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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(c) SecurITe

Manchmal beginnt eine Gründungsgeschichte mit einem Satz, der wie eine Drohung klingt. „Alles, was wir in der Cybersecurity haben, kannst du wegschmeißen. Es wird in ganz kurzer Zeit nicht mehr funktionieren.“ Das soll Manuel Nedbal im Herbst 2024 zu Herbert Stöger gesagt haben – als das Schlagwort „agentic AI“ noch kaum jemand kannte. Rund anderthalb Jahre später, sagen beide, sei genau das eingetreten. Und aus der Ansage ist ein Unternehmen geworden, das nun eine bemerkenswerte Finanzierungsrunde vermeldet.

SecurITe hat eine Seed-Runde im niedrigen zweistelligen Millionenbereich (Euro) abgeschlossen – für eine Frühphasenfinanzierung im österreichischen Kontext eine außergewöhnliche Größenordnung. Sie reicht laut Unternehmen, um die Produktentwicklung über rund 24 Monate durchzufinanzieren. Strukturiert wurde die Runde bewusst über einen europäischen Finanzpartner aus dem Family-Office-Umfeld, der vorerst nicht genannt werden möchte. Auch die bestehenden Gesellschafter zogen mit.

Herbert Stöger, Managing Director x-tention | (c) Thomsen Photography

Hinter SecurITe stehen zwei Akteure, die sich ergänzen: Nedbal, der zwölf Jahre im Silicon Valley Cybersecurity gebaut hat, und Stöger, Gründer und Eigentümer der österreichischen Health-IT-Gruppe x-tention. Das Startup ist aus dieser Partnerschaft entstanden – x-tention brachte den Zugang zum Gesundheitsmarkt und das Problemverständnis ein, Nedbal die Technologie. Eine klassische Ausgründung sei es nicht; x-tention zählt heute zu den bestehenden Gesellschaftern.

Eine Begegnung im Bezirk Amstetten

Die Geschichte dahinter ist die zweier Welten, die im Mostviertel zusammenfanden. Nedbals Stationen im Valley: McAfee (später von Intel übernommen), dann das eigene Startup ShieldX, das nach fünf Jahren an Fortinet verkauft wurde, wo er als VP of Engineering arbeitete. Zuletzt verantwortete er bei Google die Architektur der Cloud-Firewall. Im Zuge der Pandemie kehrte er nach Österreich zurück – ein Muster, das man damals bei einigen heimischen Tech-Talenten beobachten konnte. Dort wurde er über einen gemeinsamen Freund Stöger vorgestellt.

Manuel Nedbal – CEO SecurITe (links) und Bernhard Aigenbauer – COO SecurITe | (c) SecurITe

Dieser hatte x-tention 2001 mit sechs Mitarbeitern gegründet; heute zählt die Gruppe rund 850 Beschäftigte in Österreich, der Schweiz, Deutschland und England sowie ein Office im Silicon Valley. Tief im Bereich Gesundheits-IT verankert, deckt x-tention Datenmanagement, ELGA, Konnektivität und Managed Services ab und betreut nach eigenen Angaben mehr als 1.000 Kunden im Gesundheitswesen. Marktbedingungen, großes Problem, Marktzugang und Technologie seien „auf einmal zusammengekommen“ – Nedbal nennt es eine „Textbuchvorlage für ein Startup“. Heute verteilt sich das rund 50-köpfige Team auf Österreich, Silicon Valley und Bangalore.

Krankenhäuser als verwundbarster Punkt

Warum ausgerechnet Healthcare? Der Sektor sei von der Cybersecurity-Industrie „vergessen“ worden, argumentiert Nedbal – weil dort andere Regeln gelten. Klassische Schutzmechanismen ließen sich auf medizinischen Geräten und in klinischen Netzen nicht so einsetzen wie in der Enterprise-IT. Hinzu komme, dass während der Pandemie eine Hemmschwelle gefallen sei: Krankenhäuser würden heute ohne Schonung attackiert – rund um die Uhr.

Hier setzt das Resilienz-Argument der Gründer an: Krankenhäuser seien ein Paradebeispiel für kritische Infrastruktur, deren Absicherung längst keine rein technische Frage mehr sei, sondern eine der europäischen Souveränität. Die Sorge: Erkenntnisse über neue, KI-getriebene Angriffsmuster zirkulierten oft nur in einem begrenzten Kreis großer US-Anbieter – Krankenhaussoftware-Hersteller und europäische Institutionen seien dabei selten am Tisch. Eine eigenständige europäische Antwort, die nicht aus den USA, Israel oder China komme, sieht das Team daher als Chance. Konsequenterweise habe man auch die Finanzierung „aus Europa und für für das globale Wachstum“ gestemmt – die IP bleibe aber in Europa.

Die nächste Bedrohungsstufe sieht SecurITe in autonomen Agenten: Setzen Kliniken selbst KI-Agenten ein, könnten diese sich fehlverhalten; ein Angriff durch autonome Agenten sei zudem um ein Vielfaches gefährlicher als von einem menschlichen Akteur. Genau hier setzt das Produkt agentis360 an: Statt auf eine zentrale Instanz setzt es auf eigene Sensoren und kleine KI-Modelle, die direkt in der Infrastruktur sitzen und das Verhalten von Systemen und Agenten laufend auf Auffälligkeiten profilieren. Mit dem frischen Kapital will das Unternehmen die Produktentwicklung vorantreiben und parallel internationalen Vertrieb sowie Partnerschaften aufbauen – mit Europa als Ausgangspunkt und dem globalen Rollout für kritische Infrastruktur als nächstes Ziel.

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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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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.
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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.