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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Michael Dobersberger ist der "Startup-Wingman" im Silicon Valley. | © brutkasten

Das Silicon Valley ist nach wie vor das unangefochtene Epizentrum der globalen Tech-Welt. Ein Großteil des weltweiten Risikokapitals ist in der Region rund um San Francisco gebündelt. Für europäische Startups birgt der Markteintritt in den US-amerikanischen Raum jedoch erhebliche kulturelle wie strukturelle Hürden. Genau an dieser Schnittstelle setzt die Arbeit von Michael Dobersberger an. Brutkasten hat ihm einen Tag lang in San Francisco über die Schulter geschaut.

Michael Dobersberger im Gespräch mit brutkasten-Redakteurin Ann-Kathrin Salmen vor der Bay Bridge in San Francisco. © brutkasten

Ein Ökosystem für den Aufstieg

Als Co-Direktor der Initiative Open Austria, einem Joint Venture der Wirtschaftskammer Österreich und des Außenministeriums, fungiert Dobersberger als strategischer Sparring-Partner vor Ort. Während die WKÖ-AußenwirtschaftsCenter in New York und Los Angeles das operative Tagesgeschäft im Exportgeschäft abwickeln, konzentriert sich das AußenwirtschaftsCenter in San Francisco unter seiner Leitung auf spezialisierte Formate.

„Ich sehe meine Aufgabe darin, Startups ready für das Silicon Valley zu machen, damit sie einen gewissen Startvorteil gegenüber anderen europäischen Startups haben“, erklärt Dobersberger im Gespräch. Sein Aufgabengebiet umfasst gezieltes Startup-Coaching für den US-Markteintritt sowie Innovation Scouting für etablierte Großunternehmen. Die Nachfrage ist hoch: „Allein heuer habe ich schon über 260 Unternehmen in einem meiner Programme gehabt.“

Die Teilnehmer:innen des GOUSA Kickoffs im Silicon Valley. © Michael Dobersberger

Das Mindset: Ja, wenn … statt Nein, weil …

Die kulturellen Gräben zwischen europäischen und US-amerikanischen Entrepreneurship-Zugängen erlebt Dobersberger täglich. Während hierzulande Risiken oft im Vordergrund stehen, herrscht in Kalifornien eine ausgeprägte Optimierungskultur.

Den zentralen Unterschied im Denkansatz bringt Dobersberger pragmatisch auf den Punkt: „In den USA heißt es: ‚Es kann funktionieren, wenn …‘, während in Europa oft gesagt wird: ‚Das funktioniert nicht, weil …‘“. Es gehe keineswegs darum, kritische Einwände zu ignorieren, sondern Geschäftsideen konstruktiv zu bewerten und Chancen in den Mittelpunkt zu rücken.

Schnelligkeit und ein realistischer Blick auf Fehler

Ein entscheidender Erfolgsfaktor am US-Markt sei die Umsetzungsgeschwindigkeit. „Du musst nicht besser sein, du musst schneller sein“, betont Dobersberger. Wer rasch am Markt testet, gewinnt wertvolles Feedback und kann Mitbewerber überholen.

Ergänzt wird dieses Tempo durch den vielzitierten Umgang mit dem Scheitern, der jedoch häufig missverstanden werde. Fehler seien zwar Teil der Lernkurve, dürften das Unternehmen jedoch nicht ruinieren. „Fail fast, fail often – and keep the price to a minimum“, bringt es Dobersberger auf den Punkt. Das bedeutet übersetzt so viel wie: „Scheitere schnell, oft und halte die Kosten dabei auf einem Minimum.“

Präzision fordert der Experte auch beim Markenauftritt und Produktstart. Zu langes Perfektionieren im Stillen sei gefährlich: „Wenn du nicht irgendwann sagst: ‚Mein erstes Produkt war so peinlich‘, dann bist du zu spät an den Markt gegangen“, veranschaulicht er eindrücklich.

Ein Großteil von Dobersbergers Arbeit besteht darin, Menschen miteinander zu vernetzen. © brutkasten

Die Matrjoschka-Logik beim Pitchen

Auch in der Kommunikation rät Dobersberger zu einer radikalen Vereinfachung. Statt technischer Details müsse in den ersten Sekunden das zugrundeliegende Problem im Fokus stehen. Dobersberger nutzt dafür das Bild einer umgekehrten Matrjoschka-Puppe.

„Die erste Matrjoschka ist die wichtigste – das ist dein Why“, erklärt er. Ziel der ersten 40 Sekunden sei es nicht, das gesamte Produkt zu erklären, sondern Neugier zu wecken und Folgetermine zu sichern. Wer zu tief ins Technische abgleite, verliere das Gegenüber rasch.

Menschen investieren in Menschen

Zudem entscheide die Persönlichkeit des Gründerteams oft mehr als die Technologie selbst. Das Feedback internationaler Investor:innen zeichne hier ein klares Bild: „Die Investoren investieren zu 90 Prozent ins Team und zu zehn Prozent in die Technologie.“ Starken Gründerpersönlichkeiten traue man eher zu, Märkte zu erschließen und Geschäftsmodelle bei Bedarf anzupassen.

Mit diesem ganzheitlichen Ansatz, von der Schärfung der Story bis hin zur Vernetzung vor Ort, unterstützt Dobersberger heimische Gründer:innen dabei, im Silicon Valley nachhaltig Fuß zu fassen.

Dobersberger mit seinem ehemaligen indonesischen Diplomaten-Kennzeichen. Vor seiner Zeit in Amerika war er in Indonesien, Serbien und England tätig. © brutkasten
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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.

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  • „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.
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