27.10.2020

blackshark.AI: Grazer AI-Experten bauen digitale Twins für selbstfahrende Autos

Die digitalen Zwillinge von blackshark.ai aus Graz kommen unter anderem im Microsoft Flight Simulator zum Einsatz. Nun nutzt NVIDIA die Technologie, um selbstfahrende Autos zu trainieren.
/artikel/blackshark-ai-nvidia
NVIDIA nutzt die AI von blackshark.ai, um selbstfahrende Autos mit Digital Twins zu trainieren.
NVIDIA nutzt die AI von blackshark.ai, um selbstfahrende Autos mit Digital Twins zu trainieren. (c) NVIDIA

Der brutkasten berichtet nicht oft über Gaming – und wenn doch, dann muss schon Hightech eines österreichischen Unternehmens dahinter stecken. Genau dies war im Sommer 2020 der Fall, als bekannt wurde, dass das Grazer Unternehmen blackshark.ai hinter den Grafiken des Microsoft Flight Simulator steckt. Hier wurde die gesamte Welt mittels Künstlicher Intelligenz für einen Flugsimulator virtualisiert. Und diese Technologie kommt nicht nur in Spielereien, sondern auch in Szenarien für das echte Leben zum Einsatz: Konkret bei selbstfahrenden Autos, wie Michael Putz, Co-Founder und CEO von blackshark.ai, dem brutkasten mitteilt.

Digitale Zwillinge für jeden Zweck

„Obwohl wir im Gaming bisher die meiste öffentliche Aufmerksamkeit bekommen haben, ist unsere Technologie tatsächlich hauptsächlich außerhalb des Gamings in vielen anderen Industrien im Einsatz“, sagt Putz: Überall geht es um einen „digitalen Zwilling unseres Planeten“, der auf Basis von Input Daten – Satellitenbilder, Luftaufnahmen, Straßenaufnahmen, Point Clouds generiert von Sensoren – in semantischem 3D rekonstruiert wird.

„Das ganze passiert vollautomatisch mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und einer von uns eigens entwickelten und patentierten prozeduralen Sprache, und skaliert dadurch ohne Einschränkungen“, sagt Putz: Für den Microsoft Flugsimulator hat blackshark.ai zum Beispiel weltweit 1,5 Milliarden Gebäude detektiert und rekonstruiert. 

Nvidia und blackshark.ai arbeiten an selbstfahrenden Autos

Nun haben blackshark.ai und NVIDIA bekannt gegeben, dass sie gemeinsam an Simulationsumgebungen für das Testen autonomer Fahrzeuge zusammenarbeiten. Dabei kommt eben jene digitale Zwillingsplattform zum Einsatz, die KI und Cloud Computing nutzt, um Material aus der echten Welt zu einer fotorealistischen 3D-Umgebung in der virtuellen Welt umzuwandeln.

Die Technologie wurde auf der NVIDIA DRIVE Sim in einer Keynote von Jensen Huang, Gründer und CEO von NVIDIA, vorgestellt. Die Demonstration zeigte die Stadt San Jose, Kalifornien, in DRIVE Sim, mit Gebäuden und Bäumen, die mit der Blackshark.ai-Technologie rekonstruiert wurden. Mehr dazu im nachfolgenden Video, ab Minute 3:59.

Warum selbstfahrende Autos digitale Zwillinge brauchen

Doch wozu brauchen selbstfahrende Autos überhaupt digitale Zwillinge? „Die Sensoren von autonomen Fahrzeugen müssen auf Herz und Nieren getestet werden bevor sie als straßentauglich zertifiziert werden können“, sagt Putz. Das heißt, dass Sensoren im Test jeder nur möglichen Situation ausgesetzt werden müssen, beeinflusst zum Beispiel durch das Zusammenspiel von Umgebung, Tages- bzw. Nachtzeit, Lichteinfall, Reflektionen, Wetterverhältnisse, Verkehrsverhältnisse und vieles mehr, um das Verhalten der Algorithmik zu überprüfen, und so genannte „edge cases“ zu identifizieren, bei denen die Sensoren bzw. die Algorithmik noch versagen, und wo dementsprechend nachgebessert werden muss.

Aus Sicherheitsgründen kann dies offensichtlich nicht einfach im Straßenverkehr getestet werden, bevor nicht entsprechende Testergebnisse und Zertifizierungen vorhanden sind. Teststrecken wiederum können unmögliche alle möglichen Szenarien des realen Straßenverkehrs abbilden. Daher greift man unter dem Schlagwort „Virtual Sensor Simulation“ auf virtuelle Tests zurück.

Und eine dieser virtuellen Lösungen ist eben das NVIDIA DRIVE Sim Produkt, für das blackshark.ai aus Graz die automatische und hochskalierbare Generierung von authentischen 3D Umgebungen für die virtuelle Simulation von autonomen Fahrzeugen liefert. Weitere Projekte dieser Art dürften in Zukunft folgen.

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v.l.: Ronald Pranz (COO & CFO), Nikolaus Weber (CEO) und Alexander Ortner (CTO) © 36Agency

Jede Firma sucht nach ihr: Effizienz. Keyvero hilft dabei, diese in Unternehmen zu verbessern. Mit seiner AI Office Solution dokumentiert das Unternehmen, was im Unternehmen passiert und wo Zeit und Qualität verloren gehen. Im vergangenen September beteiligte sich Ronald Pranz mit einem Investment an dem Wiener Startup. Über die Höhe wollte der Investmentbanker aus strategischen Gründen nichts sagen. Nächste Woche stünden Kooperationsverhandlungen mit einem asiatischen Unternehmen an. Nun verlautbarte Keyvero, dass Pranz als COO und CFO bei dem Unternehmen einsteigt.

„Definitiv gut, auch operativ mitzuwirken“

„Bei unserem ersten Auftritt bei Austrian Advantage ist das Produkt sehr gut angekommen und es hat gleich Fahrt aufgenommen. Deshalb habe ich mir gedacht, dass es definitiv sinnvoll ist, auch operativ mitzuwirken“, sagt Pranz gegenüber brutkasten, der auch Inhaber der runprosale GmbH ist, die sich auf Vertriebs- und Finanzstrategien spezialisiert hat. Bei Keyvero lege er seinen Fokus auf die Ausweitung der Marktposition im DACH-Raum und darauf, die nächsten internationalen Wachstumsschritte einzuleiten.

„Eine wesentliche Basis für den gemeinsamen Erfolg bieten die langjährigen Erfahrungswerte seines
Unternehmens, auf die wir in unserer Zusammenarbeit setzen“, sagt Nikolaus Weber, Co-Founder von Keyvero.

Gegründet, um Unternehmen zu entlasten

Keyvero wurde 2026 von Weber und Alexander Ortner gegründet. „Jedes Unternehmen hat Abteilungen, in denen KI heute schon spürbar entlasten könnte. Den meisten Betrieben fehlt jedoch das notwendige Know-how oder die Motivation, um KI in ihre Prozesse zu integrieren. Um diesen Firmen zu helfen, haben wir Keyvero gegründet“, sagt Weber.

Aus den unterschiedlichen Abteilungen in Unternehmen würden unterschiedliche Bedürfnisse und Ansprüche an KI-Assistenzlösungen resultieren. Die Module von Keyvero arbeiten vernetzt innerhalb des Unternehmens und lernen aus den Informationen der Mitarbeitenden, um diese gezielt zu entlasten. Dabei helfe Keyvero jungen Unternehmen, schneller zu wachsen und etablierten, ihre Marktposition zu stärken.

„Der KI-analytische Ansatz soll unseren Kunden zeigen, wo ein KI-Modul in der Firma überhaupt
Sinn ergibt, um Qualität und Quantität zu optimieren“, heißt es von Keyvero. Pranz ergänzt: „Für die Unternehmen ist es wichtig, sich mit unseren KI-Assistenz-Modulen zu befassen und sie Schritt für Schritt in ihren täglichen Arbeitsablauf einzubauen.“

Keyvero biete auch das Modul Telefonassistenz an, das Wissen über Kundenverhalten strukturiert liefere. Für viele Unternehmen sei das der Einstieg in die Zusammenarbeit mit dem Wiener Startup.

Implizites Wissen nutzbar machen

Ende des Jahres soll der nächste Entwicklungsschritt folgen: Keyvero möchte einen KI-Assistenten auf den Markt bringen, der undokumentierte Arbeitsabläufe und implizites Wissen der Mitarbeitenden nutzbar macht. Dabei würden unterschiedliche unstrukturierte Datenquellen, beispielsweise E-Mails, Gesprächsnotizen oder Dokumente, analysiert werden. Das soll unentdeckte Potentiale sichtbar machen. Ein weiteres Keyvero-KI-Modul könne daraufhin selbstständig Lösungen umsetzen.

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AI Summaries

blackshark.AI: Grazer AI-Experten bauen digitale Twins für selbstfahrende Autos

  • Digital Twins kommen nicht nur in Spielen, sondern auch in Szenarien für das echte Leben zum Einsatz: Konkret bei selbstfahrenden Autos, wie Michael Putz, Co-Founder und CEO von blackshark.ai, dem brutkasten mitteilt.
  • „Obwohl wir im Gaming bisher die meiste öffentliche Aufmerksamkeit bekommen haben, ist unsere Technologie tatsächlich hauptsächlich außerhalb des Gamings in vielen anderen Industrien im Einsatz“, sagt Putz: Überall geht es um einen „digitalen Zwilling unseres Planeten“, der auf Basis von Input Daten – Satellitenbilder, Luftaufnahmen, Straßenaufnahmen, Point Clouds generiert von Sensoren – in semantischem 3D rekonstruiert wird.
  • „Das ganze passiert vollautomatisch mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und einer von uns eigens entwickelten und patentierten prozeduralen Sprache, und skaliert dadurch ohne Einschränkungen“, sagt Putz: Für den Microsoft Flugsimulator hat blackshark.ai zum Beispiel weltweit 1,5 Milliarden Gebäude detektiert und rekonstruiert.
  • Nun haben blackshark.ai und NVIDIA bekannt gegeben, dass sie gemeinsam an Simulationsumgebungen für das Testen autonomer Fahrzeuge zusammenarbeiten.
  • „Die Sensoren von autonomen Fahrzeugen müssen auf Herz und Nieren getestet werden bevor sie als straßentauglich zertifiziert werden können“, sagt Putz.
  • Das heißt, dass Sensoren im Test jeder nur möglichen Situation ausgesetzt werden müssen, beeinflusst zum Beispiel durch das Zusammenspiel von Umgebung, Tages- bzw. Nachtzeit, Lichteinfall, Reflektionen, Wetterverhältnisse, Verkehrsverhältnisse und vieles mehr, um das Verhalten der Algorithmik zu überprüfen, und so genannte „edge cases“ zu identifizieren, bei denen die Sensoren bzw. die Algorithmik noch versagen, und wo dementsprechend nachgebessert werden muss.

AI Kontextualisierung

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  • Digital Twins kommen nicht nur in Spielen, sondern auch in Szenarien für das echte Leben zum Einsatz: Konkret bei selbstfahrenden Autos, wie Michael Putz, Co-Founder und CEO von blackshark.ai, dem brutkasten mitteilt.
  • „Obwohl wir im Gaming bisher die meiste öffentliche Aufmerksamkeit bekommen haben, ist unsere Technologie tatsächlich hauptsächlich außerhalb des Gamings in vielen anderen Industrien im Einsatz“, sagt Putz: Überall geht es um einen „digitalen Zwilling unseres Planeten“, der auf Basis von Input Daten – Satellitenbilder, Luftaufnahmen, Straßenaufnahmen, Point Clouds generiert von Sensoren – in semantischem 3D rekonstruiert wird.
  • „Das ganze passiert vollautomatisch mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und einer von uns eigens entwickelten und patentierten prozeduralen Sprache, und skaliert dadurch ohne Einschränkungen“, sagt Putz: Für den Microsoft Flugsimulator hat blackshark.ai zum Beispiel weltweit 1,5 Milliarden Gebäude detektiert und rekonstruiert.
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  • „Die Sensoren von autonomen Fahrzeugen müssen auf Herz und Nieren getestet werden bevor sie als straßentauglich zertifiziert werden können“, sagt Putz.
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