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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CleanLoop
Österreichs Nationalteam-Goalie Alexander Schlager (r.) und Geschäftspartner Roman Hörantner .

Die im Frühjahr 2025 gegründete CleanLoop FlexCo bietet eine Lösung für den Handel mit Restbeständen von Reinigungsmitteln an. Die kostenlose App dient dabei als digitale Plattform, um überschüssige Reinigungsprodukte österreichweit zu verkaufen und zu kaufen. ÖFB-Nationaltormann Alexander Schlager war von Anfang an beim Unternehmen als Investor und Co-Founder dabei, wie brutkasten berichtete.

CleanLoop mit Fokus au Deutschland

Nach der Etablierung in Österreich richtet CleanLoop den Blick nun auf Deutschland. Auch wenn der Markt als stark fragmentiert und preissensibel gilt, biete er die idealen Voraussetzungen für ein Modell, das Kostenersparnis und Nachhaltigkeit verbindet, heißt es per Aussendung.

„Mit unserem Ansatz ‚Wiederverwenden statt Ressourcen verschwenden‘ wollen wir Betriebe und Privatpersonen zu nachhaltigem Handeln motivieren und diesen Schritt auch erleichtern“, erklärt Unternehmensgründer Roman Hörantner. Neben den ökologischen Vorteilen biete laut dem Gründer der Handel mit Reinigungsprodukten aus zweiter Hand auch wirtschaftliche Vorteile für alle Beteiligten: Verkäufer:innen vermeiden, dass Maschinen oder Reinigungsmittel ungenutzt in Abstellräumen oder Kellern von Betrieben verbleiben, und sie können gleichzeitig zusätzliche Einnahmen erzielen. Käufer:innen profitieren indes davon, dass sie diese Produkte in der Regel um rund 50 bis 70 Prozent günstiger erwerben können als vergleichbare Neuware, so der Claim.

Wachstumspotenzial

Das Ziel des Re-Use-Geschäftsmodells ist es, die Umwelt zu schonen und dabei Unternehmen zu helfen, Geld zu sparen. Nach dem Markstart in Österreich kann die CleanLoop-App nun auch in Deutschland genutzt werden.

Dort lag der Umsatz laut der Statistik-Plattform Statista im Wasch-, Putz- und Reinigungsmittelmarkt 2025 bei rund 15,7 Milliarden Euro. Insbesondere in den Bereichen umweltfreundliche und nachhaltige Produkte zeige der Markt ein großes Wachstumspotenzial. Aber, so der Clean-Loop-Founder, der Reinigungsbedarf hinterlasse einen nicht unwesentlichen ökologischen Fußabdruck. Denn Produktion, Verpackung, Transport und die spätere Entsorgung verbrauchen wertvolle Ressourcen und Energie.

Demgegenüber stehe die deutsche Reinigungsbranche durch steigende Kosten und wachsende Nachhaltigkeitsanforderungen unter massivem Druck. Hier möchte CleanLoop mit seinem Re-Use-Modell ansetzen.

Schlager: „Smarter Umgang mit Ressourcen“

„In vielen Betrieben lagern Produkte, die nicht mehr verwendet werden – sei es durch Lieferantenwechsel, Überbestellungen oder geänderte Anforderungen. Diese Ressourcen machen wir nutzbar“, sagt Hörantner. Die Motivation für das Re-Use-Geschäftsmodell basiert auf Hörantners jahrzehntelanger Erfahrung in der Reinigungsbranche. „Für viele Geräte in Hotellerie, Gastronomie oder Industrie benötigt es spezielle Reinigungsmittel, die bei einem Gerätetausch oder Lieferantenwechsel meist über Jahre ungenützt in den Lagern zurückbleiben oder aber entsorgt werden, obwohl sie noch verwendbar wären. Es ist weder wirtschaftlich sinnvoll noch umweltfreundlich, solche Produkte halb voll oder ungebraucht zu entsorgen.“

Bedarf ortet Hörantner hier vor allem bei Jungunternehmer:innen, die bei der Anschaffung von Spül- oder Waschmaschinen Budget sparen wollen und daher auf Second-Hand-Geräte setzen.

Für Investor und Goalie Schlager ist das CleanLoop-Modell mehr als nur ein Geschäftsansatz: „Im Leistungssport lernst du schnell: Erfolg entsteht nicht nur durch mehr Einsatz, sondern durch den smarteren Umgang mit Ressourcen“, sagt er. „Und genau dieses Prinzip überträgt CleanLoop auf eine ganze Branche. Das ist ein klares 1:0 für die Umwelt.“

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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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  • 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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