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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Peter Steinberger auf der Bühne des VivaTech Theater in Paris | Foto: Martin Pacher

Es ist der zweite Tag der VivaTech und Paris führt der Tech-Welt vor, wie groß ein Heimspiel sein kann. Seit 2016 lädt die Messe, gegründet von Publicis-Veteran Maurice Lévy und der Les-Echos-Gruppe, einmal im Jahr an die Porte de Versailles. Zur zehnten, der Jubiläumsausgabe, ist sie noch eine Spur größer: Europas wichtigstes Startup- und Tech-Event erwartet rund 180.000 Besucher:innen, 15.000 Startups, 4.000 Investor:innen und mehr als 450 Speaker:innen auf vier Bühnen. Das Leitthema klingt programmatisch: „Artificial Intelligence: impact, not illusion.“ Deutschland ist „Country of the Year“ und schickt die größte Delegation der VivaTech-Geschichte.

Über drei Stockwerke der neuen Halle 7 verteilt sich das Who-is-Who der Branche. Tags zuvor füllte Amazon- und Blue-Origin-Gründer Jeff Bezos, inzwischen auch Co-CEO der KI-Industrieschmiede Prometheus, das große VivaTech Theater. An diesem Donnerstag teilen sich Frankreichs Präsident Emmanuel Macron und Indiens Premierminister Narendra Modi die politische Bühne, Modi frisch vom G7-Gipfel im französischen Evian, wo er mit Donald Trump unter anderem über Künstliche Intelligenz beraten hatte. Dazwischen Konzernlenker:innen von LVMH bis Alibaba, EU-Kommissarin Henna Virkkunen und Deutschlands Digitalminister Karsten Wildberger.

Ein Österreicher unter den „Top Voices“

Wer auf die Website der VivaTech schaut, findet ihn unter den „Top Voices“: Gleich neben Jeff Bezos ist dort Peter Steinberger gelistet. Zwischen all den globalen Namen sticht der gebürtige Oberösterreicher ins Auge. In der Entwickler:innen-Szene seit Jahren als „steipete“ bekannt, hat er mit dem viralen Open-Source-Agenten OpenClaw internationale Bekanntheit erlangt und wird hier auf der VivaTech wie ein Popstar gefeiert. Vom Wiener Startup PSPDFKit, das er mehr als ein Jahrzehnt aufgebaut hatte, ist er längst weitergezogen: Seit Februar gehört er bei OpenAI zum Team rund um den Coding-Agenten Codex.

Peter Steinberger (links) und OpenAI-Manager Thibault Sottiaux beim Panel „The Agentic Enterprise“ auf der VivaTech 2026 in Paris | Foto(c) Martin Pacher | brutkasten

Sein Panel findet im VivaTech Theater statt, dem größten Saal des Geländes. Wer einen Platz will, muss sich lange anstellen. Unter den Wartenden auch Fans, die in OpenClaw-Shirts extra aus Wien angereist sind, um ihr Idol zu sehen.

„Das ist nicht spezifisch fürs Coding“

Auf der Bühne dann ein Mann, der so gar nicht nach Rummel klingt. Steinberger spricht ruhig, zurückhaltend, bescheiden. Neben der technologischen Souveränität ist Agentic AI eines der großen Themen dieser Jubiläumsausgabe, und genau darum dreht sich sein Panel „The Agentic Enterprise: From Software Development to Everyday Work“, gemeinsam mit Thibault Sottiaux, der bei OpenAI Produkt und Plattform verantwortet.

Sottiaux‘ Kernthese: Was einen Coding-Agenten gut mache, sei nicht das Programmieren selbst, sondern die Fähigkeit, breiten Kontext zu erfassen und über lange Zeit präzise auf ein Ziel hinzuarbeiten. „Das ist nicht spezifisch fürs Coding“, sagt er. So solle aus dem Entwickler:innen-Werkzeug Codex ein Agent für Finanz-, Marketing- und Büroarbeit werden. Die Nutzung wachse nach seinen Worten derzeit schneller in Europa als in den USA.

Volles Haus: Peter Steinberger und Thibault Sottiaux (OpenAI) auf dem VivaTech Theater, der größten Bühne der Messe. Hier hatten zuvor auch Jeff Bezos und später Indiens Premierminister Narendra Modi gesprochen, der Saal war bis zum letzten Platz gefüllt | (c) Martin Pacher / brutkasten

Ein Agent für das Haus in Wien

Dann ist Steinberger an der Reihe, und er macht das Abstrakte greifbar, indem er von sich selbst erzählt. Er trenne bewusst mehrere Agenten-Kontexte: einen privaten, der alles über ihn wisse, einen für sein Haus in Wien, mit dem er etwa die Kameras kontrolliere und „manchmal meiner Putzfrau einen Streich spiele“, und einen für die Arbeit. Mit der heutigen Technik liefere ein spezialisierter Agent noch deutlich bessere und vorhersehbarere Ergebnisse als ein einzelner Alleskönner. Je mehr Kontext man dem Modell gebe, desto verlässlicher werde es.

„Das größte Hindernis ist die Vorstellungskraft“

Das größte Hindernis sei ohnehin nicht die Technik, sondern die Vorstellungskraft, „imagination“, wie er sagt. Die Lücke zwischen dem, was die Modelle könnten, und dem, was Menschen tatsächlich mit ihnen anstellten, sei so groß wie nie. Selbst ein Werkzeug wie OpenClaw hätte Monate früher entstehen können, sei aber schlicht niemandem eingefallen. Er verweist auf seinen eigenen, anfangs belächelten Blogpost vom Jahresende, in dem er beschrieb, Code zu schreiben, ohne ihn überhaupt zu lesen. Für das Jahr 2030 entwirft er daraus ein radikales Bild: eine Milliarde Programmierer:innen, die nicht wüssten, dass sie programmieren, weil sie ihre Agenten nur noch um Lösungen bäten.

Peter Steinberger unter seinen Fans bei der VivaTech 2026 in Paris. Fotos: brutkasten / Martin Pacher

Die Europa-Pointe zum Schluss

Und dann, fast beiläufig, die Pointe, die über der ganzen Messe schwebt. Auf Europa angesprochen, sagt ausgerechnet jener Mann, der zuletzt mit Verweis auf zu viel Regulierung in die USA gezogen ist, er liebe es, „dass wir Mistral haben“. In europäischen Startups stecke etwas „zutiefst Menschliches“, sie seien „in etwas Realem verwurzelt“. Als die Moderatorin fragt, ob er eines Tages zurückkehre, weicht Steinberger aus: „Vielleicht. Ich bin ohnehin ständig hier.“

Am Ende steigt er von der Bühne und wird sofort von Fans umzingelt, die Handys gezückt, Selfie um Selfie, bis das Sicherheitspersonal dazwischengeht. Peter lächelt und lässt den Rummel um seine Person über sich ergehen. Hinaus geht es schließlich über einen Seitenausgang.

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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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  • 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.