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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Freundschaft, Freundschaft im Job
(c) Stock.Adobe/charmedlightph - Freundschaften am Arbeitsplatz können positive Effekte auslösen.

Liebeleien am Arbeitsplatz, Intimitäten auf Weihnachtsfeiern und Work-Husbands und -Wives sind ein längst bekanntes Metier der Arbeitswelt. Was aber kaum thematisiert wird, sind Freundschaften im Job. Dies hat nun der willhaben-Jobmarktplatz geändert und 1.050 User:innen zum Thema “Freundschaft am Arbeitsplatz” befragt.

Team-Building für Freundschaften hilfreich

Aus der Umfrage lässt sich herauslesen, dass drei Viertel der Arbeitnehmer:innen in ihrem derzeitigen Job Freundschaften geschlossen haben – konkret meinten 10,2 Prozent “eine” und 66,5 Prozent “mehrere” Freundschaft(en) über ihre Arbeit gefunden zu haben. Als besonders gesellig erweisen sich dabei Kärntner:innen, Steirer:innen und Wiener:innen.

Um Kolleg:innen näher kennenzulernen, zeigten sich vor allem vom Arbeitgeber oder Arbeitgeberin organisierte Team-Building-Maßnahmen und gemeinsame Unternehmungen hilfreich. Mit 58,1 Prozent hat mehr als die Hälfte der Befragten den Eindruck, dass Freundschaften bei ihrem derzeitigen Job gefördert werden.

Das Feierabend-Getränk

Auf der anderen Seite ist es aber auch das ein oder andere Feierabend-Getränk, das aus Arbeitskolleg:innen Freund:innen werden lässt. Auch hier sind es etwa drei Viertel der Befragten, die der Thematik positiv gegenüberstehen. Im Detail empfinden es 22,1 Prozent als “sehr angenehm” und wichtig für den Teamgeist und weitere 51 Prozent als “eher angenehm”. Dem gegenüber steht jedoch etwa ein Viertel der willhaben-Nutzer:innen, die mit “eher unangenehm, ich nehme selten teil” geantwortet haben oder solche Aktivitäten überhaupt vermeiden.

Bemerkenswert ist zudem, dass nicht nur der direkte Kontakt Freundschaften fördern kann. In Zeiten der Digitalisierung spielen sie sich zu einem gewissen Teil in den sozialen Netzwerken ab. Ein Viertel der Befragten nimmt eine Anfrage immer an, wenn sich ein/e Arbeitskolleg:in in den sozialen Medien vernetzen will. Weitere 52,5 Prozent “nehmen die Anfrage an, wenn sie sich mit der Person gut verstehen”. 11,3 Prozent nutzen keine sozialen Netzwerke.

Bei Vorgesetzten sieht die Sache jedoch etwas anders aus. Arbeitnehmer:innen zeigen sich hier aufgeschlossen, wenn auch etwas zögerlicher. Während die überwiegende Mehrheit offen ist, Führungspersonal auf Instagram und Co. zu adden, ist der Anteil jener, die dies eher bzw. gänzlich ausschließt, mit 29,3 Prozent merklich höher als bei Kolleg:innen, die sich beruflich auf derselben hierarchischen Ebene befinden.

Folgen der Freundschaft

Doch was sind die Folgen davon, sich mit Kolleg:innen zu befreunden? Am häufigsten genannt wurden dabei “besserer Teamzusammenhalt” (77,4 Prozent), “mehr Spaß während des Arbeitstages” (77,2 Prozent) sowie “höhere Zufriedenheit und Wohlbefinden bei der Arbeit” (72,4 Prozent). Gefolgt von zwei Faktoren in puncto Produktivität, nämlich “schnellere Problemlösung durch gegenseitige Unterstützung” (63,9 Prozent) und “erhöhte Motivation” (57,5 Prozent).

Als Kehrseite der Medaille und als Problemfall wird die Bevorzugung einzelner Kolleg:innen (51,6 Prozent) genannt, auch “Schwierigkeiten, berufliche und persönliche Grenzen zu wahren” (44,8 Prozent) sowie “Ablenkung und reduzierte Produktivität” (40,3 Prozent) werden hier als Nachteil angeführt.

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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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