20.03.2020

Autonomous vehicles: AVL optimizes object recognition in AI

The future of driving is autonomous… But until vehicles reach human-level driving capabilities, AI still has to learn a few things. The Graz-based company AVL is tackling some of these challenges together with the Silicon Valley based technology provider Deepen.AI.
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AVL trainiert die AI mit Deepen AI
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Simply leaning back instead of having to pay attention to traffic: That is the vision of autonomous driving. This is intended not only to make traveling more pleasant for the passengers, but also to make it safer than having one person at the steering wheel, when distractions and human errors are the leading cause of fatalities. Clearly, in order to successfully tackle the driving task, Autonomous Driving  Systems (ADS) must be able to recognize objects, assess situations correctly, and master driving skills.

+++How software helps to reduce human driving errors+++

This process takes place in several stages. In the first phase, the object detection must determine where an object is located at all. In the second step, a detected object is then classified: It is determined whether it is, for example, a vehicle, an adult, a child or an animal – because a child behaves differently from an adult, for example. Finally, the system must carry out the so-called „tracking“. This involves analyzing where the object was in the past and where it is now – in order to draw conclusions about where the object will probably be next.

Separating the data wheat from the data chaff

Self-driving cars use data from various sensors installed in the vehicle – such as cameras or LiDAR sensors, which measure the distance between the objects and the car. These sensors produce countless amounts of data – and it is precisely this data that must be correctly classified so that the AI can identify which part of it is relevant to safety and which is not.

This is where the Silicon-Valley company Deepen.AI comes into play. Deepen has developed technology for better detection and segmentation of object data in road traffic in cooperation with AVL, based in Graz. First results of this cooperation were presented at the CES 2020 in Las Vegas.

PoC with AVL for the future of autonomous driving

Deepen.AI, founded by three former Google employees, is about the aforementioned challenge of providing ADSs a correct understanding of the world surrounding them. To achieve this, AI needs some human help in order to be effectively trained to make correct inferences. That’s why, in addition to its 17 full-time employees, Deepen.AI works with around 250 people in India who clean up the data collected by the sensors and teach AI to recognize things: For example, they mark when the AI has overlooked a side mirror on a car or misclassified objects. „These data analysts clear up doubts that the AI has about some objects,“ explains Mohammad Musa, Co-Founder and CEO of Deepen.AI: „They help with classification and calibration.”

This very deep focus on data integrity is also the context of the PoC developed jointly with AVL. „It is important for AVL to have correctly annotated data at pixel and point level,“ explains Thomas Schlömicher, Research Engineer ADAS at AVL. Ideally, the cooperation should result in a complete „Data Intelligence Pipeline“, which will be used by AVL’s numerous B2B customers to annotate their data and thus jointly shape the future capabilities of autonomous driving.

 „Safety Pool“ as next step after PoC

„Together“ is also the keyword behind the joint goal that the partners want to pursue after the successful PoC. One big challenge affecting the industry is that the various car manufacturers are currently pursuing different paths, each one using its own proprietary approach. „But the industry needs standards,“ says Musa: “That is the basis for everyone to trust the safety of the systems.”

Therefore, „Safety Pool™, (www.safetypool.ai) a project led by Deepen and the World Economic Forum, has the goal to define quantified benchmarks and uniform descriptions of driving situations, which will then serve not only as standards for the industry, but also as a solid backbone to derive consensus-driven safety assessments and frame regulations. This will bring society one significant step closer to benefitting from the revolutionary capabilities of automated driving technologies.

Video-Talk with AVL and Deepen AI

==> Deepen AI

==> AVL Creators Expedition

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A1 Group CEO Alejandro Plater und A1 Group CTO Alexander Kuchar | (c) A1 Group
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„Als sich das Internet durchgesetzt hat, gab es ‚Greenfield-Unternehmen‘ wie Google, die keine Legacy hatten und etablierte Unternehmen wie Microsoft, die sich transformieren mussten. Jetzt sind wir in der gleichen Situation. Während OpenAI, Anthropic und Co. etwas komplett Neues aufbauen, müssen die bestehenden Player, wie etwa auch wir, die Transformation schaffen“, sagt Alejandro Plater, CEO der A1 Group, am Rande des A1 ICT Summit. Und er fügt an: „Microsoft ist diese Transformation damals sehr gut gelungen. Wir wollen wie Microsoft sein.“

ICT als entscheidender Wachstumsmarkt

Mehr noch als um die Herausforderungen, die KI innerhalb des Konzerns mit sich bringt, geht es für die Gruppe dabei darum, dem Markt zu liefern, was gebraucht wird. Das große Schlagwort lautet ICT mit umfassenden Cloud- und KI-basierten Angeboten für Unternehmen. Von 2021 auf 2025 wuchs der Gruppenumsatz in dem Bereich von 285 auf 573 Millionen Euro – eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 19 Prozent. Was das mit dem KI-Boom zu tun hat, bringt Plater auf den Punkt: „Wir sind groß und haben die Möglichkeiten, schnell auf alle Entwicklungen zu reagieren. Viele Unternehmen sind klein und haben diese Möglichkeiten nicht. Das ist eine große Chance für uns.“

„Souveränität heißt für uns in erster Linie: Du hast die Wahl.“

Eine Rolle spielt dabei natürlich auch das aktuell große Thema Digitale Souveränität. „Souveränität heißt für uns in erster Linie: Du hast die Wahl. Es gibt mehrere Alternativen und du kannst entscheiden“, erklärt Alexander Kuchar, CTO der A1 Group. Das trifft vor allem auf den Cloud-Bereich zu, wo man mit der Tochter Exoscale ein eigenes Angebot mit Data-Centern an zahlreichen europäischen Standorten hat, gleichzeitig aber auch Angebote der US-Hyperscaler vertreibt. „Es kommt hier immer auf die konkreten Kundenbedürfnisse an, welche Variante die sinnvollste ist“, sagt der CTO.

In Sachen KI setzt A1 dagegen primär auf Open-Source-Modelle, also einen genuin souveränen Ansatz. Dass diese technologisch nicht mit den Frontier-LLMs der US-Giganten mithalten können, sieht Kuchar wenig problematisch. Die Entwicklung verlaufe verschoben, aber parallel. „Was die Frontier-Modelle heute können, werden die Open-Source-Modelle in kurzer Zeit können“, so der CTO. Entscheidend seien die tatsächlichen Bedürfnisse der Unternehmenskunden – und hier spiele etwa auch die Abwägung zwischen Performance und Kosten eine große Rolle. Die Wahl falle daher oft bewusst auf schwächere Modelle, die den spezifischen Zweck aber – günstiger – erfüllen.

Strategie: Leute vor Ort

CEO Plater sieht das Thema aus der Vogelperspektive: „Es geht nicht primär um die Technologie. Es geht um das Leadership in den Unternehmen.“ Entscheidend sei, wie die Technologie operativ ankomme und es gelinge, die ganze Organisation mitzunehmen. A1 setzt dabei auf Präsenz in seinen Märkten. „Es ist überraschend, wie unterschiedlich unsere Märkte sind. Wenn ein US-Player kommt, und den Unternehmen erklären will, wie sie ihr Business zu führen haben, wird das nicht funktionieren“, sagt Alexander Kuchar. Und Plater ergänzt: „Das ist unsere Strategie: Wir haben Leute vor Ort, die die Sprache sprechen. Wir haben Callcenter und Techniker, die zu einem kommen. Bei den Hyperscalern erreichst du niemanden.“

Dass die besagten Callcenter schon in absehbarer Zeit nicht mehr mit Menschen, sondern mit KI-Agenten besetzt sein werden, ist für den CEO gleichzeitig eine Selbstverständlichkeit: „Die KI passt sich sogar an den spezifischen Dialekt der Anrufenden an. Menschen können es damit nicht aufnehmen“, meint er. Und ob aber Kund:innen nicht dennoch mit echten Menschen sprechen wollen? „Man wird nicht erkennen, dass es eine KI ist“, so Plater, „bloß, wenn die Regulatorik vorschreibt, das schon bei Gesprächsbeginn kenntlich zu machen.“

Generell sei die Regulatorik auch etwas, das ihn beschäftige, sagt der CEO, konkret die Unterschiede zwischen den Ländern bzw. den Großregionen: „So viel ist klar: Die weniger regulierten bewegen sich schneller – im Positiven wie im Negativen – und die stärker regulierten bewegen sich langsamer – im Positiven wie im Negativen.“

„Je weniger Systeme, Tools und Prozesse man hat, desto einfacher ist es zu kontrollieren.“

Ein großes damit verbundenes Thema ist die Sicherheit. „Wir arbeiten mit mehreren Strategien daran, die Cyber-Security stetig zu verbessern“, sagt dazu Plater. Erstens versuche man etwa, wo es gehe, zu vereinfachen. „Je weniger Systeme, Tools und Prozesse man hat und je simpler alles ist, desto einfacher ist es zu kontrollieren.“ Zweitens habe man eigene Teams, die ständig die neuesten Entwicklungen im Auge behielten und solche, die konstant Angriffe auf das eigene System simulieren, um Lücken zu finden. Auch hier sieht der CEO eine große Chance für die A1 Group, die CTO Kuchar benennt: „Wir bieten hier maßgeschneiderte Lösungen für KMU.“

Und wie sieht es mit den zuletzt vielfach kolportierten globalen Bedrohungsszenarien durch KI aus, die bis zur befürchteten Auslöschung der Menschheit gehen? „Ich bin nicht sehr fatalistisch bei dem Thema“, sagt Plater. Man müsse solche Szenarien schon in Perspektive setzen. „Was sind die tatsächlichen Möglichkeiten, die so drastisch sein könnten? Das ist für mich eher Science Fiction. Aber wer weiß, vielleicht irre ich mich.“

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AI Summaries

Autonomous vehicles: AVL optimizes object recognition in AI

  • Clearly, in order to successfully tackle the driving task, Autonomous Driving  Systems (ADS) must be able to recognize objects, assess situations correctly, and master driving skills.
  • Self-driving cars use data from various sensors installed in the vehicle – such as cameras or LiDAR sensors, which measure the distance between the objects and the car.
  • Deepen has developed technology for better detection and segmentation of object data in road traffic in cooperation with AVL, based in Graz.
  • „It is important for AVL to have correctly annotated data at pixel and point level,“ explains Thomas Schlömicher, Research Engineer ADAS at AVL.
  • Ideally, the cooperation should result in a complete „Data Intelligence Pipeline“, which will be used by AVL’s numerous B2B customers to annotate their data and thus jointly shape the future capabilities of autonomous driving.

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  • „It is important for AVL to have correctly annotated data at pixel and point level,“ explains Thomas Schlömicher, Research Engineer ADAS at AVL.
  • Ideally, the cooperation should result in a complete „Data Intelligence Pipeline“, which will be used by AVL’s numerous B2B customers to annotate their data and thus jointly shape the future capabilities of autonomous driving.