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
(c) Adobe Stock / Monopoly919
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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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Für Ilja Jay Lawal und Pedram Parsaian, die Gründer der Social-Media-Agentur Follow, schließt sich mit dem neuen Lehrgang ein Kreis. Beide haben an der FHWien der WKW Kommunikationswirtschaft studiert und sich dort kennengelernt. Seit mehreren Jahren sind sie zudem als Lektoren an der Hochschule tätig. Auch geschäftlich besteht bereits eine Verbindung: Die FHWien der WKW ist Kundin der Agentur, die für sie unter anderem Performance-Marketing und Influencer-Marketing-Projekte umsetzt, um neue Studierende anzusprechen.

Follow hat heuer bereits mehrfach Schlagzeilen gemacht: Zu Jahresbeginn beteiligte sich Musiker RAF Camora mit fünf Prozent an der Agentur (brutkasten berichtete), im August wurde Follow offizieller Social-Media-Vermarktungspartner der ProSiebenSat.1 Puls 4 Gruppe und damit Kooperationspartner von deren Vermarktungs-Unit Seven.One Austria (brutkasten berichtete). Mit dem Lehrgang folgt nun der Schritt ins Bildungsgeschäft.

„Du kannst Social Media nicht studieren“

Die Motivation für die neue Ausbildung kommt direkt aus dem Agenturalltag. „Da merken wir in der Praxis sehr stark: Du kannst Social Media nicht studieren. Es gibt keine zertifizierte, universelle Ausbildung, wo man sagt: Wenn du das gelernt hast, dann kannst du es“, sagt Lawal im Gespräch mit brutkasten. Die Agentur erhalte laufend Bewerbungen von Menschen, die in den Bereich einsteigen wollen, aber keine praktische Erfahrung mitbringen und keinen Ort haben, an dem sie das Handwerk lernen können.

Gleichzeitig sei der Beruf deutlich anspruchsvoller geworden. Waren Social-Media-Manager:innen früher vor allem für Texte und Themenauswahl zuständig, brauche es heute deutlich mehr: „Zusätzlich bist du Videograf, Fotograf, machst Grafik. Du musst mit dem Smartphone alles Mögliche können“, so Parsaian. Der Job sei mittlerweile einer der schwierigsten im Marketing-Mix, obwohl er oft noch als kleiner Teil des Marketings gelte.

Dass die Ausbildung nicht im Alleingang, sondern mit einer Hochschule entsteht, war für die Gründer eine bewusste Entscheidung. Es gebe zwar bereits Online-Kurse zum Social Media Manager, diese seien aber reine Theoriekurse, hinter denen weder eine Hochschule noch eine Agentur mit Praxiserfahrung stehe. Die Unterstützung durch die FHWien der WKW soll das ändern.

Online-Videokurs mit KI-Kapitel

Der Lehrgang ist als Online-Videokurs konzipiert und auf drei Monate ausgelegt, kann aber im individuellen Tempo absolviert werden, etwa abends oder am Wochenende neben dem Job. Am Ende steht ein Zertifikat. Die Module werden von einem gemischten Team unterrichtet: FH-Professor:innen, Mitglieder des Follow-Teams inklusive der beiden Gründer sowie externe Expert:innen, etwa aus den Bereichen Recht und Psychologie. Ein eigenes Kapitel widmet sich dem Einsatz von KI im Social-Media-Bereich. Der reguläre Preis liegt bei 2.970 Euro.

Die Ausbildung richtet sich an drei Zielgruppen: junge Menschen, die Social Media Manager:innen werden wollen, KMU und Marketingteams, die Social Media für das eigene Unternehmen aufbauen möchten, sowie Creator und Influencer:innen, die professioneller mit ihren Kanälen umgehen wollen.

Seitens der FHWien der WKW betont Studiengangsleiter David Dobrowsky den Anspruch der Ausbildung: „Der Anspruch dieser Ausbildung ist es, Social Media als eigenständiges und zentrales Feld von Unternehmenskommunikation und Marketing zu vermitteln. Professionelle Social-Media-Kommunikation braucht beides: fundiertes Wissen und praktische Anwendungsskills der Tools. Deshalb werden theoretische Grundlagen mit dem Umgang mit relevanten Tools und konkreten Anwendungen verbunden.“

KI senkt die Eintrittsbarriere, ersetzt aber niemanden

Dass KI den Bereich verändert, sehen die Gründer täglich. Die Eintrittsbarriere sei geringer geworden, weil sich mit KI-Unterstützung durchaus brauchbare Social-Media-Pläne erstellen ließen. „Ein einzelner Social-Media-Manager mit KI ist vielleicht so wie ein Team von drei, vier, fünf Leuten“, sagt Lawal. Eine echte Person ersetzen könne die Technologie aber nicht: „Dazu braucht man auch den Blick auf das, was sich laufend verändert. Es ist eine massive Arbeitserleichterung, Stand jetzt aber kein Ersatz.“

Neuer Revenue Stream für die Agentur

Für Follow ist der Lehrgang auch ein Business Case. Die Agentur ist nach eigenen Angaben auf 35 Mitarbeiter:innen gewachsen, bei einem jährlichen Umsatzwachstum im zweistelligen Prozentbereich. Das bringt ein Problem mit sich: „Wir sind mittlerweile einfach als Agentur zu groß für viele Kleine. Die kleine Immobilienkanzlei zu betreuen, rechnet sich für uns als Case nicht mehr“, sagt Lawal. Anfragen kleinerer Unternehmen müsse man ablehnen, obwohl auch diese Hilfe im Social-Media-Bereich bräuchten.

Der Lehrgang soll genau diese Lücke schließen und zugleich einen neuen, skalierbaren Umsatzstrom eröffnen, der nicht mit zusätzlichem Personal wächst. Selbst im schlechtesten Fall sehen die Gründer keinen Nachteil: Dann bleibe eine interne Schulungsressource für das eigene Team und das Onboarding. Künftig sollen auf der Videoplattform auch Vertiefungen dazukommen, etwa in den Bereichen Influencer-Marketing und Content Creation.

Sieglinde Martin, Head of Department of Communication an der FHWien der WKW, sieht in der Kooperation auch eine besondere Verbindung zur eigenen Alumni-Community: „Für uns als FHWien der WKW war schnell klar, dass wir mit so erfolgreichen Absolventen wie den Gründern von Follow kooperieren wollen. Sie setzen in ihrem Agenturalltag praktisch perfekt um, was wir in unseren Studiengängen am Department of Communication lehren. Es ist uns wichtig, diese Weiterbildung nicht nur zu unterstützen, sondern sie vor allem mit fundierten theoretischen Grundlagen und aktuellen Insights aus der Wissenschaft zu begleiten. Besonders freut es uns natürlich, dass wir so wieder mit ehemaligen Studenten zusammenarbeiten können und sich somit für uns der Kreis auf eine ganz besondere Weise schließt.“

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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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