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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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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