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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Matthias Gruber und Daniel Keinrath von fonio.ai (c) Kurt Keinrath

KMUs und KI sollen sich nicht mehr ausschließen. Das frische Wiener AI-Startup fonio.ai kombiniert Künstliche Intelligenz mit Telefonnummern und ermöglicht es Kleinunternehmen, sich ihre eigenen KI-Telefonagenten “in wenigen Minuten” zu bauen. Damit könne man “Anrufweiterleitungen nutzen, um KI in bestehende Telefon-Workflows einzubinden”, heißt es im Ankünder-LinkedIn-Posting des Mitgründers Daniel Keinrath.

Co-Gründer lernten sich bei Sigma Squared kennen

Keinrath war von 2020 bis Mai 2024 als CO-Founder und CEO beim Wiener Startup GetNano tätig – unter anderem gemeinsam mit Claudio Rebernig. Das AdTech-Startup, das sich auf die Vermarktung von User Generated Content spezialisierte, wurde 2024 von stylink, einer deutschen Influencer-Vergütungs-Plattform, übernommen – brutkasten berichtete.

Nun startet der nächste Streich des Founders: Gemeinsam mit Matthias Gruber hat Keinrath fonio.ai aus Eigenmitteln gegründet: “Wir wussten sofort, dass wir diese Idee zum Leben erwecken müssen”, schreibt Keinrath auf LinkedIn dazu. Mittlerweile habe man sich auch ein “unglaubliches Team zusammengestellt und kommen schneller voran, als wir je erwartet hätten.”

Co-Founder Gruber war zuvor beim SoftwareTech Platomics als Chief Product Officer vertreten. Und ist – wie Keinrath selbst – Mitglied der Sigma Squared Society. Mit Ende September legt Gruber seinen Posten bei Platomics ab und wird sich fortan dem Ausbau von fonio.ai widmen. Gemeinsam verfolgt das Gründerduo das Ziel, “KMUs zu befähigen, ihren eigenen KI-Telefonagenten in wenigen Minuten zu erstellen”, heißt es aus LinkedIn.

Eigener KI-Telefonassistent “wenigen Minuten”

Fonio.ai erstellt “in Sekunden” eine zusätzliche Telefonnummer, “über die dein individueller KI-Telefonassistent künftig erreichbar ist”, heißt es auf der Website des Startups. Folglich könne man Aufgaben und Themen, die die KI abdecken soll, festlegen und Details zum Unternehmen preisgeben, damit “die KI zuverlässig auf Kundenanfragen reagieren kann”.

Auch die KI-generierte Stimme kann an den Typus des Unternehmens angepasst und als männliche oder weibliche Stimme festgelegt werden. Anschließend sei es möglich, die KI in interne CRM-Systeme, Terminkalender oder Datenbanken zu integrieren. Während der KI-Telefonassistent im Einsatz ist, werden “in Echtzeit” Reportings erstellt und man sieht, “wie gut die Telefonate laufen”.

Noch vor drei Tagen verkündete Co-Gründer Keinrath auf LinkedIn die beta-Version von fonio.ai: In der Anfangsphase werde jeder Kunde noch einzeln in die Funktionsweise der KI eingeführt. Bald wolle man aber den Schritt wagen und die Plattform universell zugänglich machen.

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