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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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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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.

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