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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CEO und Co-Founder Matthäus Offner | (c) Find my Werkstatt / Canva

So manche Autofahrer:innen hat wohl schon einmal der Schreck eingeholt, als die Rechnung für das letzte Service geschrieben wurde. Neben hohen Preisen ist es oft schwierig nachzuvollziehen, wie teuer die Reparatur sein darf. Das soll sich nun mit Find my Werkstatt ändern, denn das Wiener Unternehmen möchte Kosten sichtbar und transparent machen. Es stellt dafür digitale Fahrzeugberichte aus, die Autofahrer:innen zeigen, welche Arbeiten laut Wartungsplan vorgesehen sind, welche Ersatzteile benötigt werden und mit welchem Arbeitsaufwand zu rechnen ist.

„Wir machen Informationen zugänglich“

„Wer sein Auto zum Service bringt, weiß meistens nicht, was tatsächlich gemacht werden muss und wie sich die Rechnung zusammensetzt. Genau das wollen wir ändern. Wir machen Informationen zugänglich, die bisher vor allem Werkstätten zur Verfügung standen“, erklärt Matthäus Offner, Geschäftsführer von Find my Werkstatt. Ihm gehören 49 Prozent der Firma, Mehrheitseigentümer ist die pubbles FilmgesmbH.

Find my Werkstatt greift bei seinen Analysen auf technische Fahrzeugdaten, Wartungsvorgaben, Arbeitszeitwerte und aktuelle Ersatzteilpreise zurück. Laut dem Wiener Unternehmen würden die Service- und Reparaturkosten nach einem ähnlichen Prinzip berechnet werden, wie es auch in professionellen Werkstätten üblich sei. Find my Werkstatt betont aber, dass die berechneten Kosten als Orientierung dienen.

Ein Ersatzteil, zwei Preise

„Was mich immer wieder überrascht, sind die enormen Preisunterschiede bei Windschutzscheiben. Für ein und dasselbe Fahrzeug kann eine Windschutzscheibe bei einem Anbieter rund 300 Euro und bei einem anderen weit über 1.000 Euro kosten“, sagt Offner und ergänzt bezüglich der Arbeitskosten: „Der Stundensatz kann von Werkstatt zu Werkstatt um bis zum Dreifachen variieren. Viele Autofahrer wissen gar nicht, wie groß diese Unterschiede tatsächlich sein können.“ Durch Find my Werkstatt sollen Autofahrer:innen Angebote besser einschätzen können und informiertere Entscheidungen treffen.

Die Plattform würde auch beim Gebrauchtwagenkauf wichtige Informationen zur Verfügung stellen, wodurch Folgekosten besser berücksichtigt werden können. „Ein vermeintlich günstiges Auto kann schnell teuer werden, wenn kurz nach dem Kauf größere Wartungen oder Reparaturen anstehen. Wir wollen, dass man solche Kosten bereits vor dem Kauf besser einschätzen kann“, erklärt Offner.

Recherche nach der passenden Werkstatt

Grundsätzlich wurde Find my Werkstatt vor zwei Jahren gegründet, um eine passende Kfz-Werkstatt in der Nähe zu finden. Nutzer:innen können Betriebe anhand von Standort, angebotenen Leistungen und Bewertungen entdecken und direkt kontaktieren. Bisher habe die Firma 20.000 User:innen und mache laut eigenen Angaben heuer einen Umsatz von rund 100.000 Euro.

Vollständig gebootstrappt, jetzt beginnt Investorensuche

Werkstätte, die auf der Plattform aufgeführt werden möchten, zahlen eine Gebühr zwischen 109 Euro und 150 Euro. Je nach Preis ist eine einfache Listung bis hin zur Verfügungstellung einer Software, die den Prozess des Ersatzteilebesorgens vereinfacht, möglich. Aktuell seien rund 4.300 Werkstätten verzeichnet. Auf der anderen Seite bezahlen Autofahrer:innen pro Bericht zwischen 5,90 Euro und 19,90 Euro. Je nach Preis erhalten sie unterschiedlich ausführliche Informationen. Find my Werkstatt ist bisher eigenfinanziert, wobei man aktuell nach großen Investoren wie Versicherungen, Automarken etc. suche.

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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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  • „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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