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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Die Gründer von versa: Jakob Logar, Maximilian Brehm und Elija Dentler (v. l.) | (c) webformance.agency

Ein schwieriges Kundengespräch, eine heikle Preisverhandlung oder eine verärgerte Kundin: Solche Situationen gehören in vielen Berufen zum Alltag. Doch wie bereitet man Mitarbeitende darauf vor? Klassische Kommunikationstrainings sind oft zeitaufwendig und bieten nur begrenzte Möglichkeiten, das Gelernte praktisch anzuwenden.

Genau hier setzt das Grazer Startup versa an. Das im Jänner 2026 gegründete Unternehmen hat eine KI-basierte Plattform entwickelt, mit der Mitarbeitende realistische Gesprächssituationen simulieren und anschließend individuelles Feedback erhalten können.

Gegründet wurde das Unternehmen von Jakob Logar, Elija Dentler und Maximilian Brehm. Die Idee entstand aus den beruflichen Erfahrungen der Gründer. Co-CEO Logar war rund 20 Jahre im Vertrieb tätig und absolvierte selbst zahlreiche Kommunikationstrainings. Diese seien zwar hilfreich gewesen, hätten aber meist nur wenig Raum für praktische Übungen geboten. „Da haben wir jetzt einfach gesehen, das was KI da möglich macht, ist eben diesen Flaschenhals der Rollenspiele aufzuheben“, erklärt Logar. Mitarbeitende könnten dadurch unabhängig von Trainer:innen oder Vorgesetzten Gespräche üben.

Von einem Forschungsprojekt zur KI-Plattform

Den Anstoß lieferte ein Forschungsprojekt am Grazer Know-Center. Dort wurde auf Anfrage der Medizinischen Universität Innsbruck untersucht, ob sich Arzt-Patienten-Gespräche mit KI simulieren lassen. Ein erster ChatGPT-Prototyp zeigte Potenzial, aber auch technische Grenzen.

Heute kombiniert versa verschiedene KI-Modelle für die Szenarioerstellung, Sprachinteraktion und Auswertung. Unternehmen können eigene Unterlagen und Kundenprofile einbinden, um möglichst praxisnahe Trainingssituationen zu schaffen.

Doch warum braucht es dafür eine eigene Plattform statt ChatGPT? „Die Magie liegt eigentlich in der KI-Architektur und in der Agent-Orchestrierung“, sagt Logar. Anders als bei der Nutzung eines einzelnen Sprachmodells sollen die KI-Personas konsistent bleiben und die Auswertungen vergleichbar sein.

Eigene KI-Basismodelle entwickelt das Startup nicht. Stattdessen setzt es auf eine flexibel aufgebaute Architektur. „Wir verwenden immer das beste Modell“, so Logar. Neue Technologien könnten dadurch einzelne Komponenten ersetzen, ohne die gesamte Plattform verändern zu müssen.

Eingesetzt wird versa derzeit vor allem beim Onboarding neuer Mitarbeitender. Diese können vom ersten Kundentelefonat bis zur Preisverhandlung unterschiedliche Gesprächssituationen trainieren.

Das KI-Trainingsgespräch selbst erfolgt dann im Look eines Video-Calls. (c) versa Training GmbH

14 zahlende Kunden und bereits profitabel

Nur wenige Monate nach der Gründung zählt versa laut Logar rund 14 zahlende Unternehmenskunden. Darunter befinden sich eine große Bank und einer der größten deutschen Versicherer. Als Zielgruppe sieht versa nicht ausschließlich Großkonzerne. Interessant sei die Plattform grundsätzlich für Unternehmen mit mindestens 20 Mitarbeitenden in kundenorientierten Rollen, etwa im Vertrieb oder Kundenservice.

Der Weg vom ersten Interesse zum Vertragsabschluss sei allerdings nicht immer kurz. Besonders bei größeren Unternehmen würden rechtliche Prüfungen rund um den Einsatz von KI den Verkaufsprozess verlängern.

Finanziert wurde das Startup bislang ausschließlich aus Eigenmitteln. Das Stammkapital von 10.000 Euro brachten die drei Gründer selbst auf. Auf die Frage, wann das Unternehmen profitabel werden wolle, antwortet Logar: „Wir sind schon profitabel.“

Förderabsage als Wendepunkt

Ursprünglich hatte das Gründerteam auf eine aws-Seedförderung gehofft. Nach einem Pitch im Frühjahr 2026 folgte jedoch die Absage. Zu diesem Zeitpunkt hatten die Gründer ihre bisherigen Jobs bereits gekündigt. Trotz des Rückschlags beschlossen sie weiterzumachen. „Wir haben dann aber den Entschluss gefasst, weiterzumachen, weil die Idee so gut ist“, erzählt Logar. Die Absage habe das Team letztlich stärker auf den Markt fokussiert.

Aktuell ist versa in der Science Park Graz Academy und arbeitet im Grazer Unicorn. Zunächst will das Startup aus eigener Kraft weiterwachsen und einen mittleren sechsstelligen Umsatzbetrag erreichen. Für die spätere Skalierung werden Partner gesucht.

Dabei denkt das Team von Beginn an international. „Wir haben ja keine sprachlichen Restriktionen“, erklärt Logar. Erste Kunden aus Deutschland hat versa bereits gewonnen. Langfristig will das Unternehmen vor allem dort wachsen, wo der Bedarf an skalierbaren Kommunikationstrainings besonders groß ist.

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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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  • 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.
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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.