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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Stefan Embacher | (c) Foreus

Als Stefan Embacher Foreus im Jahr 2021 gründete, hatte er die heutige Ausrichtung bereits im Kopf. „Ich mach eine Firma, Private Intelligence. Das war meine Idee“, erzählt der Gründer im brutkasten-Interview beim Business Angel Summit in Kitzbühel. Weil das Krypto-Thema damals brannte und er über einen Kontakt in den USA auf ein Feld stieß, das es in Europa praktisch noch nicht gab, startete Foreus zunächst hochfokussiert mit Krypto-Forensik. Erste Zielgruppe waren spezialisierte Rechtsanwälte, dann kamen Banken dazu, etwa mit Mittelherkunftsnachweisen für ein Institut in Liechtenstein.

Der Fokus zahlte sich aus: Schritt für Schritt erweiterte das Team sein Feld um genau jene Themen, die durch die geopolitische Lage massiv an Relevanz gewonnen haben, von Sanktionsprüfungen im Russland-Kontext über Background-Checks bei M&A-Transaktionen bis zur Dual-Use-Exportkontrolle. Wenn etwa ein österreichischer Sensorhersteller an einen Abnehmer in der Türkei liefern will, prüft Foreus die Firmenstruktur des Käufers bis in die dritte, vierte und fünfte Ebene: Wer steht dahinter? Gibt es direkte oder indirekte Verbindungen zu sanktionierten Personen? Für exportierende Unternehmen ist das ohne spezialisierte Unterstützung kaum zu leisten.

HIDX: 60 Produkte auf einer Plattform

Heute steht Foreus auf zwei Standbeinen: Intelligence as a Service, also Dienstleistungen durch das eigene Expertenteam, und Software as a Service. Kern des Software-Geschäfts ist die selbst entwickelte Plattform HIDX (gesprochen „Hidex“, kurz für Hybrid Intelligence Detector). Rund 60 Produkte bündelt Foreus darin, von UBO-Checks über Sanktions- und AML-Prüfungen bis zur Krypto-Forensik. „Es gibt Hunderte von Softwareplattformen. Was wir anders machen: Wir haben rund 60 verschiedene Produkte in einer Plattform“, sagt Embacher.

Integriert ist auch ein Large Language Model, das bewusst in einer geschlossenen, sicheren Umgebung läuft und etwa Firmenbuchauszüge prüfen kann. Die Usability habe man an Social-Media-Logik orientiert, damit auch Nicht-Techniker:innen das Tool bedienen können. Abgerechnet wird pro User und Jahr, dazu kommen nutzungsbasierte Kosten. Ausbaustufen gibt es für Rechtsanwaltskanzleien, Banken und Regierungskunden.

Zum Einsatz kommt das vor allem bei „Härtefällen“, wie Embacher sagt: bei Geschäftspartnern in Afrika, Südostasien, Zentralasien oder Südamerika, wo selbst erfahrene Compliance-Verantwortliche mit den lokalen Jurisdiktionen kaum vertraut sind. Rund 400 Anwaltskanzleien weltweit zählt Foreus nach eigenen Angaben zu seinen Kunden, mit Schwerpunkt in der DACH-Region. Der größte Treiber seien globale Kanzleien mit Niederlassungen in zehn bis 15 Ländern.

4,5 Millionen Euro ARR, 25 Prozent Wachstum, frisches Kapital

Die Zahlen bestätigen die Strategie: Der ARR (Annual Recurring Revenue) liegt aktuell bei 4,5 Millionen Euro, heuer wächst Foreus um 25 Prozent, und das bei einem Team von etwas mehr als 30 Mitarbeiter:innen. Genau darin sieht Embacher die Stärke des Modells: „Wir wollen mit einem kleinen Team von 50 bis 60 Mitarbeitern wirklich einen Einfluss in diesem Markt in Europa haben.“ Die Vision ist klar formuliert: Foreus soll in Europa zum führenden Anbieter im Private-Intelligence-Bereich werden.

Rückenwind dafür gibt es auch auf der Kapitalseite: Vor rund drei Monaten kam es zu einem Investment im Umfeld der Wiener WBYD Management GmbH. „Da haben wir jetzt ein größeres Investment gehabt, im siebenstelligen Bereich“, so der Gründer.

Das frische Kapital fließt vor allem in den nächsten Wachstumsschritt: Im September relauncht Foreus seinen Government-Bereich mit neuen Anwendungen in der Software. Ziel sind Fünf- bis Sechs-Jahres-Verträge mit Regierungskunden, die für planbare, stabile Erlöse sorgen sollen. Im Fokus stehen kleinere Staaten, etwa am Balkan oder Länder in der Größenordnung Österreichs und Ungarns. International wird die Software nach Embachers Angaben bereits von Nachrichtendiensten genutzt. Das Corporate-Geschäft mit Banken laufe parallel weiter gut, monatlich kommen Neukunden dazu.

Vom Bundesheer über Palantir zur eigenen Firma

Seine Expertise bringt Embacher aus einer ungewöhnlichen Laufbahn mit: acht Jahre beim Österreichischen Bundesheer in einer K-Einheit für internationale Operationen, danach knapp vier Jahre im Sicherheitsbereich des US-Datenanalysekonzerns Palantir. „Da habe ich eigentlich meine ganze Experience her“, sagt er. Mit einer kolportierten Darstellung räumt er dabei auf: Dass er beim Bundesheer Ausbilder für Scharfschützen gewesen sei, wie mehrfach publiziert wurde, stimme nicht. „So ist es publiziert worden, aber das habe ich nie gesagt.“

Dass ein militärischer Hintergrund in Österreich lange eher skeptisch beäugt wurde, hat Embacher selbst erlebt: „Vor sechs, sieben Jahren war es schwierig für mich, dass ich mich hinsetze und sage: Ich war beim Militär. Das ist jetzt schon anders.“ Die Zeitenwende habe auch hier ein Umdenken gebracht.

Klare Worte zur parlamentarischen Anfrage

Offen spricht Embacher auch über die parlamentarische Anfrage der Grünen vom August 2025, die private Sicherheits- und Intelligence-Firmen und darin auch ihn namentlich behandelt. Er macht kein Geheimnis daraus, dass ihn die Anfrage stört, und stellt die zentralen Punkte klar: Ja, er habe nach wie vor Kontakte zu Palantir und ins Bundesheer, das liege bei seiner Biografie auf der Hand. Nur folge daraus nichts: „Ich habe noch keinen Cent mit dem Bundesheer verdient. Und selbst wenn da einmal etwas käme, gibt es immer noch das Ausschreibungsgesetz.“ Strafrechtlich habe es nie ein Verfahren gegeben.

„Der Westen ist Amerika und Europa“

Beim Business Angel Summit moderierte Embacher auch ein Panel zur europäischen Souveränität, ein Thema, bei dem er eine differenzierte Position vertritt. Eine Abschottung Europas hält er für den falschen Weg: „Ich denke, der Westen ist Amerika und Europa.“ Zugleich müsse Europa eigene Infrastruktur aufbauen und bei der militärischen Landesverteidigung europäisch statt nur nationalstaatlich denken. Was ihm in der öffentlichen Debatte fehle, sei die diplomatische Perspektive neben der militärischen: „Überall sitzen die Experten vom Militär. Aber die Soft Power in dem Kontext, die fehlt mir komplett.“

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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.