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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Bitpanda
Bitpanda Headquarter in Wien (c) Bitpanda GmbH

Das Wiener Fintech Bitpanda erweitert sein Angebot um Margin Trading für Aktien und ETFs. Nutzer:innen können damit mehr als 875 Wertpapiere mit einem Hebel von bis zu 20x handeln. Käufe sind ordergebührenfrei, beim Verkauf fällt eine pauschale Gebühr von einem Euro an. Für Kund:innen in Österreich und Deutschland übernimmt die Plattform zudem die steuerliche Abwicklung der Kapitalerträge.

Was „Hebel“ bedeutet

Beim Margin Trading leiht man sich Geld, um mit mehr Kapital zu handeln, als man besitzt. 20x heißt: Wer 500 Euro einsetzt, bewegt eine Position von 10.000 Euro. Gewinne wie Verluste vervielfachen sich entsprechend. Schon ein Kursrückgang von fünf Prozent zehrt den Einsatz komplett auf. Das Produkt richtet sich damit an kurzfristige, risikobewusste Trader:innen – nicht an langfristigen Vermögensaufbau.

Der eigentliche Clou: echte Aktien statt Derivate

Interessant ist, wie Bitpanda den 20x-Hebel möglich macht. Für gehebelte Aktienprodukte gilt in der EU eine strenge Grenze: Die Aufsicht ESMA deckelt Aktien-CFDs – Wetten auf Kursbewegungen ohne echten Aktienbesitz – für Privatkund:innen bei 5:1. Diese Obergrenze gilt jedoch nur für CFDs, und genau die bietet Bitpanda bei diesem Produkt nicht an. Auf Nachfrage von brutkasten stellt das Unternehmen klar: Kund:innen handeln echte Aktien, ETFs und ETCs. Sie setzen eigenes Kapital ein und leihen sich für den Rest den Euro-Stablecoin EURCV von Bitpanda. Weil es sich damit um klassisches Wertpapier-Margin und nicht um ein CFD handelt, gelten die CFD-Hebelgrenzen der ESMA hier nicht – und 20x wird darstellbar.

„Gebührenfrei“ heißt nicht kostenlos

Die beworbene „Zero Order Fee“ gilt nur für die Ordergebühr beim Kauf. Für das geliehene Geld fällt eine Finanzierungsgebühr an: In den ersten 60 Tagen sind es 0,18 Prozent pro Tag auf den geliehenen Betrag, danach sinkt sie schrittweise. Bei sehr kurzen Haltedauern fällt das kaum ins Gewicht – wer eine Position länger offen hält, zahlt spürbar drauf.

Das Risiko, das man kennen sollte

Der zentrale Punkt betrifft den Schutz nach unten. Anders als beim Crypto Margin Trading gibt es hier keinen garantierten Schutz vor einem negativen Kontostand. Reißt der Kurs stark aus – etwa durch eine Kurslücke oder geringe Liquidität – kann der Verkaufserlös das geliehene Geld nicht decken. Dann bleibt eine Restschuld, die Kund:innen begleichen müssen. Das steht in Spannung zur Ankündigung, die vor allem die Risikomanagement-Funktionen betont. Zugang gibt es zudem erst nach einem Angemessenheitstest zu Hebel, Margin und Liquidation, angeboten „execution only“ – also ohne Beratung.

Einordnung: ein Baustein Richtung Börsengang

„Anleger erwarten heute zunehmend dieselben professionellen Möglichkeiten, ihre Portfolios zu steuern und abzusichern, die bislang vor allem institutionellen Investoren zur Verfügung standen“, sagt CEO Lukas Enzersdorfer-Konrad. Man reagiere mit dem neuen Produkt „auf die steigende Nachfrage nach mehr Flexibilität und Möglichkeiten zur kurzfristigen Absicherung“.

Der Schritt passt zum Wandel vom Krypto-Broker zur Multi-Asset-Plattform – in einem Jahr, in dem am Markt über einen möglichen Bitpanda-Börsengang spekuliert wird. Und er reiht sich in einen breiteren europäischen Trend ein: Immer mehr Retail-Plattformen bringen gehebelte Produkte an ein breites Publikum. Die Gewinnchance ist real – das Verlustrisiko ebenso.

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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.
  • 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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