29.07.2020

Eyyes: Kremser Autonomes Fahren-Startup schlägt Tesla bei Performance

Das Kremser Startup Eyyes (ehemals AVI-Systems) hat eine Sensorik-Technologie für autonomes Fahren entwickelt, welche die gleiche Rechenleistung wie namhafte US-Konkurrenz bieten soll, dabei aber 90 Prozent weniger Energie verbraucht.
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Eyyes, AVI Systems, Tesla, Google, Krems, Abbiege-Assistent,
(c) Eyyes - Das Kremser Unternehmen Eyyes spart mit seiner Sensorik-Technologie 90 Prozent Energie im Vergleich zu Tesla.

Fortschreitende Digitalisierung, der Trend hin zu Elektrifizierung und Vernetzung sowie die wachsende Faszination für Autonomes Fahren beschäftigen die Automobilindustrie schon seit einiger Zeit. Fahrassistenzsysteme, Automatisierungs- und IT-Lösungen rücken vor diesem Hintergrund immer mehr in den Fokus. Neue Player wie Tesla oder Google schaffen sich an, den Markt zu beherrschen und setzen die “alte Autoindustrie” massiv unter Druck. Die Software-Entwickler von Eyyes aus Krems wollen die europäische Automobilindustrie dabei unterstützen, diesen Rückstand wieder wettzumachen.

Eyyes: Konkurrenz aus Krems

Das auf intelligente Objekterkennung, Künstliche Intelligenz (KI) und Deep Learning spezialisierte Unternehmen Eyyes (vormals AVI Systems) nahm diesen Umstand der Überlegenheit von US-Unternehmen in dem Bereich zum Anlass und verglich – die von Tesla angegebene – Leistung ihrer Rechner für KI mit der eigenen Technologie. Das Ergebnis: Teslas größte Konkurrenz im Bereich Deep Learning und Chiparchitektur scheint nicht aus dem Silicon Valley zu kommen, sondern aus Krems an der Donau.

Verglichen wurden dabei die Daten des Tesla Full Self-Driving (FSD)-Computers mit der von Eyyes entwickelten Deep Learning KI-Box. Diese Technologie kann in Echtzeit Bilder eines Full-HD-Kamerasensors mit geringen zwei bis sechs Watt Leistungsverbrauch verarbeiten, was einer Einsparung im Energieverlust gegenüber dem TESLA FSD von rund 90 Prozent entspricht.

Nationale und europäische Forschungsförderung

Möglich wird dieser durch die optimierte Art der Rechenleistung und Datenverarbeitung des Unternehmens, die in langjähriger Entwicklungsarbeit mit Unterstützung durch nationale und europäische Forschungsförderung in Deutschland und Österreich entstanden ist.

Ein Zehntel des Energieverbrauchs

Für eine Integration in ein “autonomes” Fahrzeug ist eine Umsetzung auf ASICs (applikationsspezifische Chips) vorgesehen. Die nachweisbaren Leistungsdaten der
aktuellen Implementation des “Generic Neuro Chip” (GNC) auf frei programmierbaren Chips, sind mindestens jene Werte, wie sie der TESLA-FSD bietet, allerdings mit lediglich einem Zehntel des Energieverbrauchs.

Eyyes: “Auch andere Sensoriken integrierbar”

Auch andere Sensoriken wie LiDAR, RADAR und Ultraschall lassen sich in die Applikation integrieren. Damit ist der “Generic Neuro Chip“ beziehungsweise seine FPGA-Implementation laut Unternehmen als generische Verarbeitungseinheit für autonomes Fahren universell einsetzbar.

“Im Straßenverkehr und hier vor allem beim autonomen Fahren, steht die eigene Sicherheit und die Sicherheit aller anderen Verkehrsteilnehmer an oberster Stelle. Millionen von Daten müssen im Bruchteil einer Sekunde erfasst und ausgewertet werden. Mit unserem Deep-Learning Accelerator-Tool-Set bieten wir eine innovative Komplettlösung für Bildverarbeitung an, die ganz ohne Open-Source-Komponenten auskommt, maximale Performance bei minimalem Energieverbrauch vereint und so die Voraussetzung für höchste Sicherheitsstandards schafft”, sagt Johannes Traxler, Gründer und Geschäftsführer von Eyyes.

Intelligentes Abbiegeassistenzsystem “CarEye Safety Angle” für LKWs

Aktuell kommt eine der prominentesten Anwendungen der Eyyes-Technologie beim intelligenten Abbiegeassistenzsystem “CarEye Safety Angle” für LKW zum Einsatz.

Eyyes-Tech erkennt und klassifiziert bewegliche Objekte in Echtzeit

“Hightech-Kamera-Monitor-Systeme, verknüpft mit KI- und Deep-Learning-Technologie, erkennen nicht nur bewegliche Objekte, wie zum Beispiel andere Fahrzeuge, Radfahrer oder Fußgänger, sondern klassifizieren und analysieren diese und deren weiteren Bewegungsverlauf in Echtzeit“, erklärt Wolfgang Domann, für Marketing und Vertrieb zuständiger Geschäftsführer von Eyyes, und fügt hinzu: “Wir bieten Fahrzeugherstellern, Zulieferern und Chipherstellern mit unserer bahnbrechenden Technologie schon heute die Möglichkeit, hochleistungsfähige KI bei gleichzeitig sehr geringem Stromverbrauch zu ihrem Vorteil in allen Fahrzeugen zu nutzen.”

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Peter Ahnert, Hermann Erlach, Marco Porak und Jeannette Gorzala
Peter Ahnert, Hermann Erlach, Marco Porak und Jeannette Gorzala | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.


Wo stehen wir wirklich, was die Adaption von künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft angeht? Diese Frage zu beantworten war eines der Ziele der Serie “No Hype KI“, die brutkasten anlässlich des zweijährigen Bestehens von ChatGPT gestartet hat. Die ersten fünf Folgen beleuchten unterschiedliche Aspekte des Themas und lieferten eine Bestandsaufnahme.

Im Staffelfinale, der sechsten Folge, war der Blick dann in Richtung Zukunft gerichtet. Dazu fanden sich die Österreich-Chefs von Microsoft und IBM, Hermann Erlach und Marco Porak, sowie Nagarros Big Data & AI Practice Lead für Central Europe, Peter Ahnert, und KI-Expertin Jeannette Gorzala, die auch Mitglied des KI-Beirats der österreichischen Bundesregierung ist, im brutkasten-Studio ein.

“Der Hype ist weg und das ist eine gute Sache”

Eine der Erkenntnisse der Serie: Unternehmen und Institutionen verabschieden sich von überschwänglichen Erwartungen und sehen sich stattdessen an, wie KI tatsächlich in der Praxis eingesetzt wird. „Der Hype ist weg und das ist eine gute Sache, weil jetzt kann man auf den Use Case gehen“, sagt Hermann Erlach, General Manager von Microsoft Österreich, im Videotalk. Er vergleicht den aktuellen Reifegrad von KI mit dem Beginn einer langen Reise: „Wenn ich so eine Reise angehe, dann brauche ich ein Ziel, einen Plan und Mitreisende. Alleine macht das wenig Spaß.“

Auch Marco Porak, General Manager von IBM in Österreich, schlägt in eine ähnliche Kerbe. Er sieht das abgelaufene Jahr als eine Phase der Erkenntnis. Den Status Quo bei KI in Österreichs Unternehmen beschreibt er im Talk folgendermaßen: “Wir haben allerorts sehr viel ausprobiert, sind vielleicht da und dort auf die Nase gefallen”. Gleichzeitig habe es auch “schöne Erfolge” gegeben. Für Porak ist klar: “Die Frage der Stunde lautet: Wie machen wir jetzt von hier weiter?“

AI Act: “Jetzt müssen wir ins Tun kommen”

Ein großes Thema dabei ist der AI Act der EU. Jeannette Gorzala, Gründerin von Act.AI.Now, plädiert für eine pragmatische Haltung gegenüber der EU-Verordnung: “Der AI-Act ist ein Faktum, er ist da. Jetzt müssen wir ins Tun kommen.” Sie sieht in dem Regelwerk einen Wegweiser: “Wir müssen die entsprechenden Kompetenzen aufbauen und die Möglichkeiten nutzen, die diese Regulierung bietet. Das ist der Reiseplan, den wir brauchen.”

Auch Marco Porak sieht den AI Act positiv: „Er hat nicht die Algorithmen reguliert, sondern gesagt, was wir in Europa gar nicht wollen, etwa Sozialpunktesysteme oder Gesichtserkennung in Echtzeit.“ So entstehe für Unternehmen im globalen Wettbewerb ein Vorteil, wenn sie ihre KI-Anwendung nach europäischen Maßstäben zertifizieren lassen: „Das ist wie ein Gütesiegel.“

“Müssen positiv aggressiv reingehen, um unseren Wohlstand zu halten”

Hermann Erlach von Microsoft bezeichnet den Ansatz des AI Act ebenfalls als “gut”, betont aber gleichzeitig, dass es jetzt auf die Umsetzung von KI-Projekten ankomme: “Wir haben eine Situation, in der jedes Land an einem neuen Startpunkt steht und wir positiv aggressiv reingehen müssen, um unseren Wohlstand zu halten.”

Peter Ahnert sieht dabei auch ein Problem in der öffentlichen Wahrnehmung: KI werde tendenziell nicht nur zu klein gedacht, sondern meist auch in Zusammenhang mit Risiken wahrgenommen: “Es werden die Chancen nicht gesehen.” Woran liegt es? “Zu einem erheblichen Teil daran, dass noch zu wenig Bildung und Aufklärung an dem Thema da ist. In Schulen, in Universitäten, aber auch in Unternehmen und in der öffentlichen Hand.” Hier müsse man ansetzen, sagt der Nagarro-Experte.

Jeannette Gorzala sieht das ähnlich: “Bildung und Kompetenz ist das große Thema unserer Zeit und der zentrale Schlüssel.” Verstehe man etwas nicht, verursache dies Ängste. Bezogen auf KI heißt das: Fehlt das Verständnis für das Thema, setzt man KI nicht ein. Die Opportunitätskosten, KI nicht zu nutzen, seien aber “viel größer” als das Investment, das man in Bildung und Governance tätigen müssen. “Natürlich ist es ein Effort, aber es ist wie ein Raketenstart”, sagt Gorzala.

IBM-Programm: “Die Angst war weg”

Wie das in der Praxis funktionieren kann, schilderte IBM-Chef Porak mit einem Beispiel aus dem eigenen Unternehmen. IBM lud weltweit alle Mitarbeitenden zu einer KI-Challenge, bei der Mitarbeiter:innen eigene KI-Use-Cases entwickelten, ein – mit spürbaren Folgen: “Die Angst war weg.” Seine Beobachtung: Auch in HR-Teams stieg die Zufriedenheit, wenn sie KI als Assistenz im Arbeitsablauf nutzen. “Sie können sich auf die komplexen Fälle konzentrieren. KI übernimmt die Routine.”

Microsoft-Chef Erlach warnt auch davor, das Thema zu stark unter Bezug auf rein technische Skills zu betrachten: “Die sind notwendig und wichtig, aber es geht auch ganz viel um Unternehmens- und Innovationskultur. Wie stehen Führungskräfte dem Thema AI gegenüber? Wie steht der Betriebsrat dem Thema AI gegenüber?”, führt er aus.

Venture Capital: “Müssen in Europa ganz massiv was tun”

Soweit also die Unternehmensebene. Einen große Problemstelle gibt es aber noch auf einem anderen Level: Der Finanzierung von Innovationen mit Risikokapital. “An der Stelle müssen wir in Europa ganz massiv was tun”, merkte Ahnert an. Er verwies auf Beispiele wie DeepMind, Mistral oder Hugging Face, hinter denen jeweils europäische Gründer stehen, die aber in den USA gegründet, ihre Unternehmen in die USA verkauft oder zumindest vorwiegend aus den USA finanziert werden.

Der Nagarro-Experte verwies dazu auf eine Studie des Applied AI Institute, für die Startups aus dem Bereich generative KI zu den größten Hürden, mit denen sie es zu tun haben, befragt wurden. “51 Prozent haben Funding genannt. Weit abgeschlagen an zweiter Stelle mit 24 Prozent erst kam die Regulierung und unter 20 Prozent waren Themen wie Fachkräftemangel oder Zugang zu Compute Power.” Ahnerts Appell: “Bei dem Thema Finanzierung müssen wir was tun, damit wir in der nächsten Welle an der Spitze sind.”

Erlach: Adaption entscheidend

Letztlich sei aber vielleicht gar nicht so entscheidend, wo eine Technologie produziert werde, argumentierte Hermann Erlach von Microsoft. Denn es komme auf die Adaption an: “Vielleicht ist die Diskussion Europa vs. Amerika in Teilbereichen die falsche.” Die wichtigere Frage sei also: “Wie adaptiere ich diese Technologie möglichst schnell, um meinen Wohlstand zu erhöhen?”

Marco Porak ergänzt: “Ganz, ganz wesentlich ist Mut. Ganz, ganz wesentlich ist unsere kulturelle Einstellung zu dem Thema.” Man müsse die Chancen sehen und weniger das Risiko. In der Regulatorik könne man dies begleiten, indem man Anreize schafft. “Und ich glaube, wenn wir das als Österreich mit einem großen Selbstbewusstsein und auch als Europa mit einem großen Selbstbewusstsein machen, dann haben wir in fünf Jahren eine Diskussion, die uns durchaus stolz machen wird.”


Die gesamte Folge ansehen:


Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?”

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?”

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”

Folge 5: Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI

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AI Summaries

Eyyes: Kremser Autonomes Fahren-Startup schlägt Tesla bei Performance

  • Fortschreitende Digitalisierung, der Trend hin zu Elektrifizierung und vernetztem sowie die wachsende Faszination für autonomes Fahren beschäftigen die Automobilindustrie seit geraumer Zeit.
  • Neue Player wie Tesla oder Google schaffen sich an, den Markt zu beherrschen und setzen die “alte Autoindustrie” massiv unter Druck.
  • Eine neue Technologie der Software-Entwickler Eyyes könnte jedoch die europäische Automobilindustrie dabei unterstützen, diesen Rückstand wieder wettzumachen.
  • Die nachweisbaren Leistungsdaten deraktuellen Implementation des “Generic Neuro Chip” (GNC) auf frei programmierbaren Chips, sind mindestens jene Werte, wie sie der TESLA-FSD bietet, allerdings mit lediglich einem Zehntel des Energieverbrauchs.
  • Auch andere Sensoriken wie LiDAR, RADAR und Ultraschall lassen sich in die Applikation integrieren.
  • Aktuell kommt eine der prominentesten Anwendungen der Eyyes-Technologie beim intelligenten Abbiegeassistenzsystem “CarEye Safety Angle” für LKW zum Einsatz.

AI Kontextualisierung

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