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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Alina Nikolaou, Co-Founder, Director & Curator TEDAI Vienna
Alina Nikolaou, Co-Founder, Director & Curator TEDAI Vienna | Foto: TEDAI

„Es kommt nur selten vor, dass Vertreter:innen der weltweit führenden Frontier-Labs gleichzeitig an einem Ort zusammenkommen“, erklärt Alina Nikolaou, Co-Founder, Director & Curator der TEDAI. Mit der Ankündigung weiterer hochkarätiger Speaker:innen aus Organisationen wie Anthropic und Google DeepMind nimmt die dritte Auflage der TEDAI, die vom 28. bis 30. Oktober 2026 in der Wiener Hofburg stattfindet, nun konkrete Formen an. Rund 1.200 internationale Entscheidungsträger:innen, Pionier:innen und KI-Enthusiast:innen werden in Wien erwartet und sollen dort die Möglichkeiten, Grenzen und offenen Fragen der nächsten KI-Generation diskutieren.

Praktische Umsetzung im Vordergrund

Schon im März berichtete brutkasten über die ersten bekannten Namen im Line-up, darunter Physik-Nobelpreisträger Geoffrey Hinton und OpenClaw-Entwickler Peter Steinberger. Seither hat sich das Programm der weltweit einzigen offiziellen TED-Konferenz zu Künstlicher Intelligenz noch deutlich erweitert und wurde analog zur weiterhin rasanten KI-Entwicklung adaptiert. Während die Konferenz anfangs vor allem breite gesellschaftliche und ethische Themen im Visier hatte, rückt mit den neuesten Speaker:innen-Bestätigungen vom August die praktische Umsetzung in den Vordergrund. „Vom Modell zur Wirkung“ lautet das aktuelle Motto. Es gehe darum, „wie aus leistungsfähigen KI-Modellen verlässliche Anwendungen und KI-Agenten entstehen, die Menschen in Arbeit, Forschung und Wirtschaft konkret unterstützen“.

Zielsetzung der TEDAI im Wandel

Diese Entwicklung spiegelt sich auch in der personellen Auswahl der Veranstalter:innen wider. Erklärte Alina Nikolaou im März noch, dass im Fokus der Konferenz „die ambitioniertesten KI-Trends und Ideen unserer Zeit: konkrete Lösungen, radikale Paradigmenwechsel, augenöffnende Forschungsergebnisse und schwierige, aber dringend notwendige soziale Fragen“ stünden, so sagte Nikolaou im Juni bereits über die gewünschte Perspektivenvielfalt: „Wenn es um KI geht, entstehen die spannendsten Erkenntnisse oft nicht im Konsens, sondern dort, wo Perspektiven und Paradigmen aufeinanderprallen. Genau diese Spannungsfelder wollen wir auf der TEDAI 2026 sichtbar machen.“ Nun, mit den neuesten Ankündigungen von heute, stehe laut den Organisator:innen die Chance im Fokus, „Einblicke in Ideen zu gewinnen, an denen heute gearbeitet wird: von KI-Agenten in der Wirtschaft bis zur Zukunft der Wissensarbeit“.

Die Top-Speaker:innen

Unter den zahlreichen Neuzugängen sind einige besonders klingende Namen:

Geoffrey Hinton: Der britisch-kanadische Wissenschaftler gilt als einer der „Godfathers of AI“ und ist ein Pionier im Bereich neuronaler Netze und Deep Learning. Für seine grundlegenden Beiträge wurde er 2018 mit dem Turing Award und 2024 mit dem Nobelpreis für Physik ausgezeichnet.

Peter Steinberger: Der gebürtige Österreicher sorgte mit seiner Open-Source-Anwendung OpenClaw für einen internationalen Hype. Inzwischen arbeitet er für das US-Schwergewicht OpenAI an Produkten für eine „Agent-first“-Welt, mit dem Ziel, jedem Menschen einen eigenen KI-Assistenten zur Verfügung zu stellen.

Felix Rieseberg: Er kommt neu ins Line-up und arbeitet bei Anthropic direkt an der Schnittstelle zwischen Modellen und praktischer Anwendung. Dort entwickelte er unter anderem Claude Cowork und verantwortete Engineering-Teams für Claude.ai sowie Claude Code auf dem Desktop.

Nenad Tomašev: Als Senior Staff Research Scientist bei Google DeepMind forscht er zu Multi-Agenten-Systemen, Agentic Economies sowie KI-Sicherheit. Seine Arbeit fokussiert darauf, wie komplexe KI-Agenten wirksam durch Menschen kontrolliert und an menschlichen Interessen ausgerichtet werden können.

Valeria Pettorino: Die Physikerin ist Project Scientist der Euclid-Weltraummission bei der Europäischen Weltraumorganisation ESA. Sie bringt eine astrophysikalische Perspektive ein und zeigt, wie KI-Technologie unser Verständnis des Universums, insbesondere im Bereich Kosmologie und Dunkler Energie, erweitert.

Die weiteren Speaker:innen: breites Spektrum von Kosmologie bis Plattformkritik

Um den Anspruch zu erfüllen, die „gesamte Bandbreite der KI-Debatte abbilden“ zu können, bringen die weiteren Speaker:innen höchst diverse Perspektiven nach Wien. Die wissenschaftliche und technologische Grundlagenforschung wird durch die Forscherinnen Anna Goldie und Azalia Mirhoseini, Gründerinnen von Recursive Intelligence und ehemalige Leiterinnen des AlphaChip-Projekts bei Google, beleuchtet. Mahmoud „Mido“ Assran forscht an sogenannten World Models und Self-Supervised Learning, um effiziente und sichere KI-Agenten zu ermöglichen. Gehirnaktivitäten mittels KI entschlüsselt wiederum der japanische Neurowissenschaftler Yukiyasu Kamitani, dessen Arbeit bis zur Rekonstruktion von Träumen reicht.

Demgegenüber stehen kritische Stimmen aus Medien, Ethik und Gesellschaft: Nicholas Thompson, CEO von The Atlantic, und der bekannte Autor und Aktivist Cory Doctorow ordnen die gesellschaftlichen und politischen Folgen von KI ein. Um Datenschutz und Ethik dreht sich die Arbeit von Carissa Véliz (Associate Professor in Oxford), während der Rechtswissenschaftler César Rodríguez-Garavito (NYU) zu KI-Governance und Klima- sowie indigenen Rechten forscht. Die nigerianische klinische Psychologin Kauna Ibrahim Malgwi bringt zudem ihre Forschung zu algorithmischem Trauma und mentaler Gesundheit in prekären digitalen Arbeitsbedingungen ein.

Praxisnahe Anwendungen bringen schließlich Kateryna Lopatiuk (räumliche Datenanalyse für den Wiederaufbau), Dr. Layla Hosseini-Gerami (Ignota Labs, Chief Data Science Officer für KI-gestützte Medikamentenentwicklung) und Gabriella Di Laccio (Donne, Women in Music) mit Datenanalysen zur Sichtbarkeit von Komponistinnen ein.

Neben den rund 20 TED-Talks am abschließenden Konferenztag will die TEDAI 2026 den Besucher:innen ein umfassendes „Gesamterlebnis“ bieten. Dazu gehören ein festlicher Eröffnungsball, der Wiener Tradition mit moderner Innovation verbinde, sowie der sogenannte „Discovery Day“ mit interaktiven Workshops.

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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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  • 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.