18.08.2020

Flight Simulator: So wurde Microsoft auf das Grazer Startup Blackshark.ai aufmerksam

Der Microsoft Flight Simulator wird heute Dienstag offiziell gelauncht und gilt als Meilenstein in Sachen Spielegrafik. Zum Einsatz kommt unter anderem die KI-Technologie des Grazer Startups Blackshark.ai, das mittlerweile über eine mehrjährige Partnerschaft mit Microsoft verfügt.
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Flight Simulator
(c) Microsoft

Die internationale Gaming-Presse feiert seit Tagen den Microsoft Flight Simulator als eines der faszinierendsten Spiele des Jahres. Vielfach ist von einem „technologischen Wunderwerk“ die Rede, das neue Standards für die Spielgrafik und Gaming-Industrie setzt.

Über 1,5 Milliarden Gebäude und 13 Millionen Quadratkilometer Vegetation werden detailgetreust im Fotorealismus dargestellt – teilweise fällt es einem als Betrachter schwer zwischen Wirklichkeit und Simulation zu unterscheiden.

Für die technologische Umsetzung des Spiels, das heute Dienstag offiziell gelauncht wird, sind Microsoft und die Asobo Studios mehrere Partnerschaften mit externen Softwarefirmen eingegangen.

Eine dieser Firmen ist das Grazer Startup Balckshark.ai aus Graz. Das Team, das aus 50 AI-Spezialisten, Geospacial Engineers, Rendering-Developer und Datenwissenschaftler besteht, hat nichts Geringeres als den Großteil der Städtegrafiken für den neuen Flugsimulator gestaltet – der brutkasten berichtete.

Internationale Tech-Presse wird auf Grazer Startup aufmerksam

Die Zusammenarbeit zwischen den KI-Spezialisten aus Graz und Microsoft sorgte mittlerweile auch in der internationalen Tech-Berichterstattung für Aufsehen. Pünktlich zum heutigen Release-Datum veröffentlichte TechCrunch einen ausführlichen Bericht über die Technologie-Partnerschaft des Grazer Startups mit dem US-Konzern.

Im Bericht schildert Blackshark.ai Co-Founder und CEO Michael Putz, wie es zur Partnerschaft gekommen ist und welches technologische Problem sein Startup für den US-Konzern im Stande war zu lösen.

Am Anfang stand ein Snowboard-Spiel

Wie kam es nun zur Partnerschaft zwischen Blackshark.ai mit Microsoft? Um diese Frage zu beantworten, müssen wir ins Jahr 2007 zurückgehen. Damals war das Team rund um Blackshark.ai, das eine Schwesterfirma der Grazer Spieleschmiede Bongfish ist, mit der Entwicklung des Snowboard-Spiels Stoked beschäftigt, das neue Standards für Spiele mit offenen Welten setzen sollte. Die technologische Innovation umfasste die prozedurale Generierung der Spielelandschaft.

Putz erläutert gegenüber TechCrunch: „Es war eines der ersten Spiele mit einem 360-Grad-Berg, bei dem man mit einem Hubschrauber herumfliegen und überall landen konnte. Der Berg, die Platzierung von Hindernissen, Vegetation, anderer Snowboarder und kleinen Tieren war verfahrenstechnisch konstruiert worden.“ Die damals erarbeitete Expertise in diesem Bereich war somit ein wichtiger Meilenstein am Weg zum heutige Erfolg von Blackshark.ai.

Aufbau eines KI-Teams

Auf der Grundlage dieser Technologie begann Bongfish mit dem Aufbau eines internen KI-Teams. Dabei setzten die Grazer-Spieleentwickler auf maschinelles Lernen, um komplexe Spiellandschaften zu generieren, die fortan nicht mehr nur „manuell“ programmiert werden mussten. Durch die maschinellen Lerntechniken konnte ein System aufgebaut werden, das in der Lage war, bis zu einem gewissen Grad Karten selbst zu erstellen. Zudem kam die Technologie auch für eigene Spiele-Projekte von Bongfish, wie beispielsweise World of Tanks, zum Einsatz, bis Microsoft ins Spiel kam.

Erster Kontakt zu Microsoft Flight Simulator

„Zufällig traf ich jemanden von Microsoft, der ein Studio suchte, das ihm beim neuen Flugsimulator helfen sollte. Die Kernidee des neuen Flugsimulator-Simulators war, Bing Maps als Spielelandschaft zu verwenden“, so Putz gegenüber TechCrunch.

Dieser „Jemand“ war kein Geringerer als Jörg Neumann, Projektleiter des Flight Simulators. Neumann gilt laut einem Bericht von TheVerge als enger Vertrauter des Xbox-Chefs Phil Spencer.

So zufällig war das Treffen zwischen Putz und Spencer dann doch nicht. Dazu empfiehlt sich ein Blick auf den Standort Graz und das dort angesiedelte Unternehmen Vexcel Imagaing.

Das Unternehmen produziert Hightech-Kameras, die zum Kartografieren dienen. Die Firma wurde bereits im Jahr 1992 vom TU-Graz-Professor Franz Leberl gegründet. Vor zirka 15 Jahren erfolgte eine Übernahme der Firma durch Microsoft, die fortan als Tochterfirma des US-Konzerns fungierte.

Vexcel Imagaing lieferte damals wichtiges Know-How für den Kartendienst Bing Maps, der in den Anfängen seinen Konkurrenten, wie Google Maps, durchaus überlegen war. Im Jahr 2016 erfolgte wiederum ein Management-Buyout. Rund 60 Mitarbeiter blieben damals am Standort in Graz.

Diese Standort-Konstellation hat somit ein Stück weit zur langjährigen Partnerschaft zwischen Microsoft und dem Grazer Startup Blackshark.ai beigetragen.

Die Technologie von Blackshark.ai

Ein Grund für die erfolgreiche Partnerschaft zwischen Microsoft und dem Grazer Startup liegt allerdings auch daran, dass Bing Maps für den Flight Simulator über zu wenige 3D-Daten verfügt und Blackshark.ai mit seiner KI-Technologie im Stande ist, dieses Problem zu lösen.

Die Photogrammetrie-Daten von Bing Maps erlauben nämlich nur eine exakte 1:1-Nachbildung von zirka 400 Städten weltweit – für den Anspruch des Flight Simulators den gesamten Erdball mit rund 1,5 Milliarden Gebäude abzubilden, eindeutig zu wenig. 99,8 Prozent der Gebäude, Vegetation und Infrastruktur auf unserem Planeten sind nämlich laut Blackshark.ai nicht in 3D verfügbar.

Und hier kommt nun Blackshark.ai ins Spiel, das in der Lage ist mit seiner KI-Technologie 2D-Satelliten-Daten, in 3D-Nachbildungen umzurechnen. Mit Hilfe der Microsoft Azure Cloud werden die Gebäude auf den Satellitenbildern klassifiziert, die patentierte Technologie von Blackshark.ai rekonstruiert anschließend die detaillierten Gebäude. Features wie etwa die Gebäudegröße gehen aus den vorhandenen Daten hervor. Andere Details – etwa zu den Gebäudefassaden – werden auf Basis von kontextuellen Daten, etwa der geographischen Lage des Gebäudes, hinzugefügt.

„Was wir im Flugsimulator im Grunde tun, ist, dass wir 2D-Flächen betrachten und dann Fußabdrücke von Gebäuden ermitteln, was eigentlich eine Aufgabe der Computer-Vision ist“, so Putz. „Sobald ein Gebäude durch den Schatten eines Baumes verdeckt wird, kommt maschinelles Lernen ins Spiel, weil dann nicht mehr klar ist, was Teil des Gebäudes ist und was vom Schatten überlappt wird. Das maschinelle Lernen vervollständigt anschließend den verbleibenden Teil des Gebäudes.“

Wie Putz abschließend festhält, beschränkt sich die Technologie nicht nur auf die Gaming-Industrie, sondern kann künftig auch einen Mehrwert für das autonome Fahren liefern. Auf künftige Partnerschaften des Grazer Startups dürfen wir also gespannt sein!


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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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AI Summaries

Flight Simulator: So wurde Microsoft auf das Grazer Startup Blackshark.ai aufmerksam

  • Die internationale Gaming-Presse feiert seit Tagen den Microsoft Flight Simulator als eines der faszinierendsten Spiele des Jahres.
  • Im Bericht schildert Blackshark.ai Co-Founder und CEO Michael Putz, wie es zur Partnerschaft gekommen ist und welches technologische Problem sein Startup für den US-Konzern im Stande war zu lösen.
  • Durch die maschinellen Lerntechniken konnte ein System aufgebaut werden, das in der Lage war, bis zu einem gewissen Grad Karten selbst zu erstellen.
  • Zudem kam die Technologie auch für eigene Spiele-Projekte von Bongfish, wie beispielsweise World of Tanks, zum Einsatz, bis Microsoft ins Spiel kam.
  • Rund 60 Mitarbeiter blieben damals am Standort in Graz.
  • Diese Standort-Konstellation hat somit ein Stück weit zur langjährigen Partnerschaft zwischen Microsoft und dem Grazer Startup Blackshark.ai beigetragen.

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