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.
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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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(c) Verena Nageler

Mit vierundzwanzig habe ich einen großen Teil meines Ersparten in ein Wiener Mobility-Startup gesteckt. Verrückt, ich weiß, aber ich habe verdammt viel gelernt, als ich am Tisch mit namhaften Business Angels aus Österreich und VCs wie Elevator Ventures, Uniqa Ventures und dem aws Gründerfonds sitzen durfte. Die Firma hieß goUrban, eine Plattform für Car- und Micro-Mobility-Sharing und für die Digitalisierung von Firmenflotten. Im September 2024 wurde goUrban von Wunder Mobility übernommen.

Geblieben ist mir aus dieser Zeit vor allem eine Lektion. Sie kommt in der aktuellen Debatte über autonomes Fahren fast nie vor: Ein Fahrzeug ist noch kein Geschäftsmodell.

Beim Sharing entscheidet nämlich nicht die App. Fahrzeuge wollen geladen, gereinigt, gewartet und umverteilt werden. Sie müssen dort stehen, wo in zwanzig Minuten jemand sucht. Stehen sie falsch, kosten sie Geld. Sind sie defekt, ist die Kund:in weg. Bleibt die Auslastung aus, hilft die beste Technologie nichts.

Beim autonomen Fahren ist und wird das nicht anders sein. Die Person am Steuer kann verschwinden. Der Betrieb bleibt ja trotzdem.

Die USA und China machen es logisch, aber anders

Die USA und China skalieren autonome Mobilität dort, wo Dichte, große Flotten und zahlungsbereite Kund:innen zusammenkommen. Das Robotaxi ist als individuelles Produkt gedacht und fährt zuerst in den Gebieten, in denen sich der Betrieb rechnet. Das ist logisch und funktioniert dort auch.

Bei uns sind die Voraussetzungen andere. Wir haben ein dichtes öffentliches Netz, starke Verkehrsverbünde und die politische Erwartung, dass Mobilität auch dort funktioniert, wo sie sich betriebswirtschaftlich nicht ausgeht.

Ein europäisches Waymo zu bauen, löst diese Frage nicht. Der Bahnhof im Seitental, der Weiler am Dienstagabend, der Tourismusort im November: Da fehlt kein weiteres einzelnes Fahrzeug. Da fehlt das System, das dieses Fahrzeug in den öffentlichen Verkehr einhängt.

Die spannendste europäische Position liegt für mich deshalb nicht im Technologie-Layer. Sie liegt bei denen, die Flotten betreiben, Nachfrage bündeln, Fahrten disponieren, Fahrzeuge laden und warten, Schnittstellen zu den Verbünden bauen und Gemeinden, Betriebe und Behörden an einen Tisch bekommen. Also bei der unglamourösen Arbeit.

Ohne Nachfrage keine Skalierung

Autonome Fahrzeuge rechnen sich erst, wenn sie regelmäßig fahren. Und genau hier wird der Tourismus unterschätzt.

Eine Destination bündelt Nachfrage räumlich und zeitlich. Samstagvormittag kommen die Gäste an denselben zwei, drei Bahnhöfen an. Sie fahren zu einer überschaubaren Zahl an Unterkünften, Bergbahnen, Veranstaltungsorten und Ausflugszielen. Diese Wege sind planbarer als die einer beliebigen Stadtbevölkerung. Wir sehen das in unseren Daten immer wieder.

Ein einzelnes Hotel wird trotzdem nie eine autonome Flotte aufbauen. Eine Region kann es. Sie kann die Nachfrage aus Beherbergung, Freizeitwirtschaft, Bevölkerung und öffentlichem Verkehr zusammenlegen. Aus einzelnen Fahrten wird ein Bediengebiet, aus dem Pilotprojekt ein Angebot, das bleibt. Und die Einheimischen fahren mit. Das ist der Punkt, an dem Konnektivität das Leben am Land wieder attraktiver macht.

Nur: Irgendwer muss diese Struktur aufsetzen. Wer übernimmt die Buchung? Wer garantiert den Anschluss, wenn der Zug 18 Minuten Verspätung hat? Wer zahlt die schwachen Zeiten? Wem gehören die Daten? Wer haftet, wenn eine Fahrt ausfällt? Und wer entscheidet, ob das Fahrzeug zum gut ausgelasteten Bahnhof fährt oder zum Betrieb am Ende des Tals?

Das klingt weniger nach Zukunft als Sensorik und Fahrzeugmodelle. Wirtschaftlich entscheidet es mehr.

Menschen steigen nicht wegen der Technik um

Das beste Angebot scheitert, wenn es niemand nutzt. Und die Rolle des Klimabewusstseins wird dabei gehörig überschätzt.

Der Gast lässt das Auto nicht stehen, um ein guter Mensch zu sein. Er lässt es stehen, wenn die Alternative bequemer ist und er sich darauf verlassen kann. Wenn sie günstiger ist, umso besser.

Der Urlaub ist dafür ein guter Moment. Menschen sind aus ihren Routinen raus, probieren Sachen aus, organisieren ihre Wege ohnehin neu. Ob das zuhause nachwirkt, ist noch nicht ausreichend belegt, da würde ich mich nicht zu weit hinauslehnen. Für eine Destination reicht der Urlaub trotzdem: Hier lässt sich zeigen, dass es ohne eigenes Auto geht, ohne dass sich jemand einschränken muss.

Die Technologie macht es möglich. Genutzt wird sie erst, wenn sie im Alltag der Gäste die bequemere Variante ist.

Wer das System organisiert, dem gehört der Markt

Europa pilotiert viel und skaliert wenig. Das liegt nicht nur an Regulierung und technischer Vorsicht. Meistens fehlt jemand, der aus Fahrzeug, öffentlichem Verkehr, touristischer Nachfrage und regionaler Verantwortung ein Produkt macht.

Waymo wird uns das nicht bauen. Und auch kein europäischer Fahrzeughersteller wird entscheiden, wie der Gast vom Bahnhof in ein österreichisches Seitental kommt.

Die unternehmerische Chance liegt zwischen den Zuständigkeiten. Sie gehört denen, die Betreiber, Verkehrsverbünde, Destinationen, Gemeinden und Betriebe koordinieren und daraus ein Angebot machen, das an einem Dienstag im November genauso funktioniert wie am Anreisesamstag im Winter.

Wer damit anfangen will, braucht dafür übrigens kein autonomes Fahrzeug. Es reicht, in einer Region die Fragen von oben zu beantworten: Buchung, Anschluss, Finanzierung der schwachen Zeiten, Daten, Haftung. Wer das geklärt hat, ist bereit, wenn die Fahrzeuge kommen. Die anderen pilotieren dann noch.

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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.
  • Nun haben blackshark.ai und NVIDIA bekannt gegeben, dass sie gemeinsam an Simulationsumgebungen für das Testen autonomer Fahrzeuge zusammenarbeiten.
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  • 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.