10.10.2017

Kapsch Factory1: Wenn Autos andere Fahrzeuge vor Gefahren warnen

i4drive kombiniert verschiedene Sensoren, damit Fahrzeuge Gefahren besser erkennen können. Kapsch arbeitet unter anderem an der Kommunikation zwischen Fahrzeugen. In einem gemeinsamen Projekt werden die Technologien nun zusammengeführt.
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Das Team von 14drive
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Als eines von sieben internationalen Startups schaffte es i4drive in den Kapsch-Accelerator Factory1. Das 2014 gegründete israelische Jungunternehmen arbeitet an einer Kombination unterschiedlicher Sensoren mit künstlicher Intelligenz und Machine Learning für Autos. Dabei wird optische Erkennung durch Kameras etwa mit Radar-Technologie kombiniert. „Unsere Vision ist es, die Zahl der Autounfälle zu verringern. Unsere Technologie wird auch selbstfahrende Autos noch sicherer machen“, erklärt CEO Adi Goren. Es geht bei der Technologie von i4drive jedoch nicht nur um autonomes Fahren, sondern auch um die Unterstützung menschlicher Fahrer, Stichwort: „Advanced Driving Assistance“. Im gemeinsamen Projekt mit Kapsch wird die Sensor-Erkennung mit Connected Vehicle-Technologie verknüpft.

Software für unterschiedlichste Sensoren und Betriebssysteme

„Seien es nun andere Autos, Fußgänger, Verkehrszeichen oder Ampeln. Unser Programm erkennt mit Hilfe der Sensoren alles, was auch ein Fahrer erkennen sollte“, erklärt Adi Goren. Mit künstlicher Intelligenz werden die gewonnenen Daten dann in Reaktionen, also Warnungen bei menschlichen Fahrern, und Handlungen bei selbstfahrenden Autos, umgesetzt. i4drive liefert dabei die Software-Komponente. Für Goren ist das ein entscheidender Vorteil des Startups: „Wir sind komplett hardware-agnostic. Wir können mit unterschiedlichsten Sensoren und Betriebssystemen arbeiten.“ dadurch könne man sowohl Anwendungen für bestehende Autos anbieten als auch individuelle Produkte für die großen Player herstellen.

Große Bandbreite an Systemen

Die Kombination mehrerer verschiedener Sensoren soll die Fehlerwahrscheinlichkeit verringern und die Zuverlässigkeit erhöhen. „Wenn es etwa zu dunkel für die Kamera-Erkennung ist, können die Radar-Sensoren und weitere Systeme das kompensieren“, erklärt Goren. Durch das eigene Maschine Learning-System werde die Erkennung laufend verfeinert. Immer müssten jedoch nicht so viele Sensoren zum Einsatz kommen: „Für bestimmte Usecases reicht eine einzelne Kamera.“ Und letztendlich sei es auch eine Kostenfrage. „Nicht jeder Kunde kann oder will das komplette Paket bezahlen. Auch mit weniger Sensoren können wir noch viele zuverlässige Anwendungen anbieten“, sagt Goren. Man wolle eben eine große Bandbreite an Produkten von einfachen Assistenzsystemen bis zu Systemen für selbstfahrende Autos anbieten.

Kapsch bringt Connected-Vehicle-Technologie ein

In der Zusammenarbeit mit Kapsch im Rahmen der Factory1 kommt nun eine weitere technologische Komponente dazu, an der der österreichische Konzern bereits längere Zeit arbeitet: „In unserem gemeinsamen Projekt kombinieren wir die Erkennung durch Sensoren mit der Kommunikation zwischen Fahrzeugen“, erklärt Goren. Er gibt ein Beispiel: „Ein Fußgänger läuft über die Straße, die Sensoren erkennen das rechtzeitig, das Auto führt eine Vollbremsung durch. 200 Meter dahinter ist ein weiteres Auto. Dessen Fahrer weiß noch nicht, was ihn in zwei Sekunden erwartet. Er kann durch die Technologie aber schon zu diesem Zeitpunkt gewarnt werden.“

Kooperation als Win-Win-Situation

„Wenn Fahrzeuge Gefahren auch an die anderen Autos und Verkehrszentralen kommunizieren, macht das den Verkehr noch deutlich sicherer“, erklärt Oliver Brandl von Kapsch, der in der factory1 als Lead Mentor des israelischen Startups fungiert. Daher arbeite man seit einigen Jahren intensiv an der Connected-Vehicle-Technologie. „Die Kombination mit der fortgeschrittenen Sensor-Erkennung von i4drive liegt hier für uns auf der Hand“. Ziel sei eine Kooperation auf Augenhöhe. „Sie liefern die Sensor-Technologie und wir die Kommunikationstechnologie. Wir ergänzen einander also. Es ist eine Win-Win-Situation“, erklärt Brandl. Dadurch werde man letztendlich ein bisher nicht dagewesenes Produkt bieten können, mit dem man auch neue Märkt erschließen könne.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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