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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Lilly Eichinger, Gründerin und CEO von Satellives: Der erste Flug ihres modularen Satelliten ist für Q1 2029 geplant. | (c) brutkasten / Haris Dervisevic

Wer heute im All etwas anderes vorhat als Erdbeobachtung oder Kommunikation, stößt schnell an eine Wand. „Wenn du irgendetwas im All machen willst, egal ob Experimente, Manufacturing, Datenspeicherung oder eine Plattform für Quantenkommunikation, dann hast du keine Infrastruktur“, sagt Lilly Eichinger, Gründerin und CEO von Satellives. „Es gibt kaum Plattformanbieter.“ Bisher führe der Weg für solche Missionen im Wesentlichen über die ISS. Deren Betrieb soll 2030 enden, kommerzielle Nachfolgestationen sind in Entwicklung, aber noch keine im Regelbetrieb.

In diese Lücke will das Tullner Startup. Der Ausgangspunkt war das Ergänzungsstudium Extended Studies on Innovation am Innovation Incubation Center (i²c) der TU Wien, wo Eichinger die Idee entwickelte. Kunst und Philosophie hatte sie vor ihrem Physik- und Architekturstudium in Wien studiert.

Der Leporello-Satellit

Das Produkt ist ein flacher Satellit, der aus einzelnen Einheiten besteht: den Tiles, jede fünf Zentimeter hoch und etwa so groß wie eine Pizzaschachtel. „Es sieht aus wie Kacheln, im Grunde wie Solarpaneele, die sich im Orbit entfalten“, sagt sie. „Aber es sind keine Solarpaneele. Es sind voll funktionsfähige Satelliten.“

Der Kniff steckt im Scharnier. Die Einheiten sind verbunden und übereinander gestapelt, ähnlich einem Leporello. Gestapelt passen sie in einen handelsüblichen CubeSat-Dispenser, was die Startkosten drückt. Im Orbit entfalten sie sich zu einer langen Kette: „Wir nennen sie Mosaics Satellites.“

Ein Mosaic von Satellives | (c) Satellives

Der technische Kernclaim betrifft Energie. Pro Einheit könne man bei gleichem Gewicht viermal so viel Energie speichern wie ein durchschnittlicher CubeSat, sagt Eichinger. Der Wert beruht auf eigenen Berechnungen und ist im Flug nicht demonstriert. „Das Einzige, was es im All unbegrenzt gibt, ist Energie.“ Nur lasse sie sich kaum nutzen: Bei CubeSats sei nicht das Einsammeln das Problem, sondern der fehlende Platz für Batterien. Wer energiehungrige Missionen fliegen wolle, habe deshalb nur schlechte Optionen. „Entweder du baust einen 50-Millionen-Dollar-Satelliten, was fast niemand kann, oder du kannst es nicht.“

Dazu kommt Modularität. „Die meisten Satelliten sind One-Trick-Ponys“, sagt Eichinger. An die Plattform lassen sich dagegen Produktionsboxen andocken. Zwei Tiles würden nach ihrer Rechnung reichen, um einen kleinen 3D-Drucker dauerhaft zu versorgen und gleichzeitig als Plattform für Quantenkommunikation oder Datenspeicherung zu dienen.

Flache Satelliten an sich sind nicht neu, das räumt Eichinger ein: Starlink stapelt sie längst, weil sich so Startkosten sparen lassen. Neu sei die Kombination aus flachem Formfaktor und echter Modularität. Das Patent dafür ist nach ihren Angaben bei der WIPO und in Österreich angemeldet, zunächst bewusst auf ihren Namen und nicht auf die Gesellschaft. Ende Juli wurde es an die Gesellschaft übertragen. Ab einem gewissen Punkt, sagt sie, mache staatsnahe oder fremdgehaltene IP ein Unternehmen für Investor:innen unattraktiv.

Gegen den Hype

Rechenzentren im Orbit sind für Satellives selbst ein Zielmarkt. Beim Hype darum bremst Eichinger trotzdem. „Alle sagen: Bringt die Datenspeicher ins All, dort ist es kalt. So funktioniert das nicht.“ Kühlung sei auch oben nötig. Wäre das der einzige Punkt, sagt sie, bräuchte es den Orbit gar nicht: „Warum bringt man die Daten dann nicht in die Arktis? Dort kann man sie kühlen.“ Der größte Engpass sei das Wärmemanagement: Im Vakuum lasse sich ein Rechenzentrum nur schwer kühlen. Dazu kämen Verarbeitung und Downlink per Laserkommunikation, beides brauche kontinuierlich hohe Energie. Ein riesiges und künftig sehr relevantes Geschäftsfeld sei es dennoch.

Satellives-Gründerin Lilly Eichinger im Gespräch mit brutkasten-Chefredakteur Martin Pacher. (c) brutkasten / Haris Dervisevic

Verglühen lassen will sie nichts. „Wir planen, zu 100 Prozent nachhaltig zu operieren.“ Der übliche Wiedereintritt am Missionsende erzeuge giftige Gase. „Okay, nicht ein einzelner CubeSat. Aber wenn es eine Million sind oder zehntausend im Jahr, dann summiert sich das.“ Beschädigte Tiles sollen stattdessen über einen Reentry-Service zurückkommen und recycelt werden.

Kapitalbedarf

Firmensitz ist Tulln, weil Satellives über das AplusB-Scale-up-Programm vom accent Inkubator begleitet wird, bis Ende Januar 2027. Das Headquarter soll langfristig in Wien liegen. Das Kernteam umfasst laut Website vier Personen: neben Eichinger als CEO ein Technical Co-Founder, ein Operations Co-Founder und eine weitere Person im Bereich Operations.

Der Kapitalbedarf: rund 1,6 Millionen Euro für 18 Monate. Die Hälfte davon soll aus Förderungen und von Business Angels kommen. „Wir arbeiten da gerade wirklich zehn Stunden am Tag dran“, sagt Eichinger. Erst mit dem Geld könne man Ingenieur:innen einstellen und vom Prototyping in den echten Bau wechseln. Dazu sucht das Startup 25.000 bis 50.000 Euro für die Patentanmeldung in weiteren Ländern.

Das Ziel: zwei Einheiten, erste On-Orbit-Demonstration in Q1 2029, die bereits Pilotkund:innen bedienen soll. Das Fernziel formuliert sie größer. „Österreich kann für Space das werden, was Estland für die Digitalisierung ist. Es ist ein kleines Land, niemand hätte erwartet, dass Estland zum digitalen Hub wird. Aber sie sind es geworden, und sie rocken es.“

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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.