02.01.2018

Von Autos, die miteinander sprechen und in die Zukunft blicken

Im Mobility-Bereich wird die Disruption in den kommenden Jahren greifen, wie kaum woanders. Die Kapsch Factory1 bot einen Ausblick auf die (nahe) Zukunft.
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(c) fotolia.com - Mopic

Von Disruption ist im Startup-Bereich gerne die Rede. Der Vorgang, bei dem das gängige Konzept in einem Bereich komplett ersetzt wird, wird immer wieder heraufbeschworen. Einzig: So revolutionär sind die neuen Modelle oft gar nicht. Schließlich bleibt fraglich, ob die Menschen in einigen Jahren rückbezüglich über die Etablierung von Banking-Apps und praktischen Messenger-Systemen so sprechen werden, wie über den Übergang vom Wählscheibentelefon zum Smartphone. Man verzeihe an dieser Stelle den etwas überspitzten Vergleich.

Auch im Mobility-Bereich kann man sich kaum vor dem großen Begriff Disruption flüchten. Ein etwas genauerer Blick zeigt dann aber: Hier dürfte er besser zutreffen, als in so mancher anderer Sparte. Was in den kommenden Jahren mit großer Wahrscheinlichkeit auf uns zukommt, dürfte den Alltag tatsächlich spürbar und nachhaltig verändern.

+++ Mobilität: Startups als Triebwerk kommender Revolutionen +++

Ein ziemlich wahrscheinliches Szenario

Man stelle sich vor, man sitzt auf der Rückbank eines selbstfahrenden E-Autos. Es gehört einem nicht – man hat es über seine bevorzugte Messenger-App kommen lassen und kommt damit günstiger davon, als hätte man ein eigenes. Das Auto fährt eine ungewöhnliche Strecke zum gewünschten Zielort. Dafür gibt es kein Stehen bei roten Ampeln, keinen Stau, keine Verzögerung. Sogar als das Auto noch einen eigentlich irrationalen Umweg um einen Block herum macht, wundert man sich nicht. Aus der Ferne kann man dann auch erkennen, dass die “logische” Straße von irgendetwas blockiert wird. Und dabei hatte man das Hindernis vor dem Umweg doch noch gar nicht sehen können.

Dieses Szenario ist nicht nur nicht unrealistisch. Es ist sogar – wohl mit kleinen Änderungen – ziemlich wahrscheinlich. Und der Zeitpunkt an dem es sich abspielt ist nicht 2050, sondern in ein paar Jahren. Die vielbeschworene Disruption hat bereits begonnen.

Factory1: Man sieht, wo die Reise hingeht

Dass im Mobility-Bereich kein Stein auf dem anderen bleibt, wurde vergangenes Jahr mit wenig Show und doch spektakulär bei der Kapsch Factory1 aufgezeigt. Die internationale Startup-Suche für den Corporate Accelerator brachte sieben Proof of Concept-Projekte hervor, die allesamt einen Baustein zur großen, für alle spürbaren, Disruption liefern. Die Tatsache, dass es kein österreichisches Startup in das Programm schaffte, kann man gewiss bedauern. Sie zeigt aber auch: Kapsch hat sich bei seiner Auswahl eben nur vom Potenzial der Konzepte und ihrer Teams lenken lassen. Und der Mix an beeindruckenden Projekten, die dabei herausgekommen sind, spricht für sich. In der Synthese bieten sie einen guten Blick in die nahe Zukunft. Ob all das letztendlich vom österreichischen Traditionskonzern Kapsch umgesetzt wird, bleibt freilich dahingestellt. Doch – um eine Mobilitäts-Metapher anzubringen – man sieht wo die Reise hingeht.

Umweltfreundliche Batterie für die E-Mobility

Da wäre etwa das finnische Startup BroadBit Batteries. Von sieben Teilnehmern war es der einzige, der explizit das Feld E-Mobility beackert (was angesichts des Hypes um das Thema gewiss verwundert). Eine einfache Erklärung für das technisch komplexe Produkt: Eine Batterie, die auf Salz, Sand und Kohle basiert. Die Kombination dieser Rohstoffe mache die Batterie deutlich umweltfreundlicher und zugleich günstiger als gängige Produkte, sagen die Erfinder. Dazu kämen sogar noch ein höherer Output und eine längere Lebenszeit. Und die Batterie ist im Gegensatz zu Lithium-Ionen-Akkus nicht brennbar. Die “Downside”: Ausgereift ist das Produkt noch bei weitem nicht. Von Akkus für E-Autos ist man noch weit entfernt. Im Rahmen des gemeinsamen Projekts wurde mit Kapsch intensiv getestet und verbessert.

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Banken als Shared-Mobility-Anbieter

Ganz ohne Hardware kommt das portugiesische Startup Mobiag aus. Das Konzept: Alle Shared-Mobility-Angebote sollen auf einer Plattform vereint werden. Diese Plattform will Mobiag aber nicht unter eigenem Namen als App vermarkten, sondern als Whitelabel-Lösung sprichwörtlich jedem anbieten. Von Hotelketten über Banken bis zu Betreibern öffentlicher Verkehrsmittel kann jeder “virtual operator” werden und über seine Plattform Sharing-Dienste vermitteln – so die Vision. Bei der Kapsch Factory1 wurde Mobiag mit der Wiener Firma Fluidtime gematcht, an der Kapsch mehrheitlich beteiligt ist. Gemeinsam wird an einer Whitelabel-Mobility-as-a-Service-App gearbeitet, die weltweit an Mobilitätsdienstleister angeboten werden wird.

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IoT, Blockchain und das Kerngeschäft

Das niederländische Startup Quantoz will die Blockchain-Technologie in Kapschs Kerngeschäft bringen: Mautsysteme. Über die vom Unternehmen selbst entwickelte Blockchain kann mit klassischen Währungen wie Euro und Co. bezahlt werden. Zentral für das gemeinsame Projekt ist eine Verknüpfung mit IoT. Autos können die Maut (aber etwa auch Tankfüllungen) damit selbst sofort bezahlen. Der Unterschied zu bisherigen automatisierten Mautsystemen: Die Bezahlung wird bislang eben noch nicht direkt abgewickelt.

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Verkehrsanalyse in Echtzeit

Ein weiteres Kernfeld von Kapsch bearbeitet das ebenfalls niederländische Startup ViNotion. Seine Verkehrsmonitoring-Software kann über Videoanalyse Fahrzeuge nicht nur zählen, sondern auch nach Typ unterscheiden und weitere Parameter erfassen. Damit können Echtzeit-Daten zur Verkehrslage an bestimmten Punkten gewonnen werden. Auch mit ViNotion wurde im Rahmen des gemeinsamen Projekts vorwiegend getestet. Spannend dürfte hier vor allem die Synthese mit anderen Konzepten im Hinblick auf selbstfahrende Autos sein. Denn auch die weiteren drei Projekte sind in diesem Zusammenhang zu sehen.

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Gefahren erkennen und andere warnen

Das israelische Startup i4drive kombiniert mit seiner Software verschiedene Sensoren in Fahrzeugen. Damit sollen einerseits Assistenz-Systeme verbessert werden. Im Mittelpunkt steht aber bereits die Sensorik für selbstfahrende Autos. Im gemeinsamen Projekt mit Kapsch wurde der Ansatz mit einer Connected Vehicle-Technologie verknüpft, an der das Unternehmen bereits seit längerem arbeitet. Das Ziel: Fahrzeuge sollen einander vor Gefahren oder auch einfach nur Hindernissen warnen können.

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Vorher wissen, wann die Ampel rot sein wird

Auch das US-Startup Acyclica arbeitet an einer Ergänzung für die Connected Vehicle-Technologie. Mit deren System erhalten Fahrzeuge über eine Cloud Informationen aus der Verkehrsinfrastruktur und vice versa. Die Autos “wissen” so etwa vorab über Ampelschaltungen Bescheid und können die optimale Route entsprechend legen. Im Rahmen der Kooperation ist für beide Unternehmen auch der jeweilige Heimatmarkt des anderen ein relevantes Asset.

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Zehn Minuten im Voraus die Verkehrslage kennen

Das niederländische Startup Fileradar schließlich, verspricht nichts geringeres als einen Blick in die Zukunft. Das passiert über einen Machine Learning-Ansatz, der sowohl aktuelle Verkehrsdaten als auch statistische Daten über den entsprechenden Straßenzug und Zusatzinformationen wie Wetter und aktuelle Unfallmeldungen einbezieht. Damit soll die Verkehrslage zehn Minuten im Voraus adäquat vorausgesagt werden. Gemeinsam mit Kapsch wurde ein Testlauf in Madrid umgesetzt. Die Kooperation soll, wenn alles gut geht, einen großen Rollout ermöglichen.

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Disruption wie beim Übergang von Wählscheibe zu Smartphone

Vorgestellt wurden alle Projekte bei einem Demo Day im Rahmen des ITS World Congress in Montreal Ende Oktober. Natürlich handelt es sich bei den Kooperationsprojekten zwischen Kapsch und den Startups teilweise nur um Tests oder Pilotversuche – mit offenem Ausgang. Wie viel davon letztendlich dauerhaft im Kapsch-Portfolio landet ist noch unklar. Dennoch ermöglichte die Kapsch Factory1 mit ihren Konzepten einen Blick in die nahe Zukunft der Mobilität. Und es wurde klar: Das oben genannte Szenario ist bereits in greifbarer Nähe. Wir können uns im Mobility-Bereich auf echte Disruption einstellen – ganz so, wie beim Übergang vom Wählscheiben-Telefon zum Smartphone.

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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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