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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Sabrina Masur, CEO und Co-Founderin von Nifty
Sabrina Masur, CEO und Co-Founderin von Nifty | Foto: Nifty

Stile und Werke von Kreativschaffenden landen oft ungewollt im Training generativer KI. Nifty IP will das ändern – mit einem Werkzeug, das Schutz und Kontrolle ermöglichen soll – brutkasten berichtete bereits im Vorjahr.

Nifty IP mit frischem Kapital

Seitdem hat sich bei der Wiener FlexCo einiges getan. Man erhielt eine Förderung in Höhe von 250.000 Euro – 150.000 Euro aus dem „AI Adoption Programm“ des aws, 40.000 Euro Förderung durch das „Media Innovation Lab“ der Wiener Zeitung und rund 60.000 Euro Eigeninvestitionen der Gründer. Zudem etwa 2.000 Euro an „Google Cloud Credits“.

Die neuen Mittel werden künftig für den Aufbau der technischen Infrastruktur, die Analyse großer Datensätze und KI-Modelle sowie die Weiterentwicklung der Plattform eingesetzt.

„Millionen Bilder, Illustrationen und kreative Werke wurden bereits für das Training generativer KI-Systeme verwendet. Für die meisten Rechteinhaber ist jedoch kaum nachvollziehbar, ob ihre Inhalte betroffen sind oder welche Möglichkeiten sie haben, darauf zu reagieren“, sagt Sabrina Masur, Co-Founderin und CEO von Nifty IP. „Der aktuelle Prototyp von uns unterstützt Rechteinhaber dabei, mögliche Verwendungen ihrer Werke im KI-Kontext zu identifizieren und zu analysieren.“

Dokumentation der Ergebnisse

Dabei können Nutzer:innen ihre Bilder hochladen und prüfen lassen, ob Hinweise auf eine Nutzung ihrer Inhalte in Datensätzen oder im Umfeld generativer KI vorliegen. Die Ergebnisse werden dokumentiert und in nachvollziehbarer Form aufbereitet. Darüber hinaus bietet die Plattform Monitoring-Funktionen: Rechteinhaber können ihre Werke registrieren und werden benachrichtigt, wenn künftig neue potenzielle Verwendungen erkannt werden. Ziel des Teams ist es nicht nur, vergangene Nutzungen sichtbar zu machen, sondern auch zukünftige Verwendungen frühzeitig zu erkennen.

Technisch nutzt Nifty IP eine Kombination aus Bildanalyse-, Vergleichs- und Forensikverfahren. Registrierte Bilder werden mit bekannten Datensätzen und Bildsammlungen – die für das Training von KI verwendet werden – und weiteren relevanten Quellen abgeglichen, um potenzielle Verwendungen urheberrechtlich geschützter Inhalte zu identifizieren und nachvollziehbar zu dokumentieren.

„Membership-Inference“

Zusätzlich setzt Nifty IP sogenannte „Membership-Inference“-Verfahren ein. Diese ermöglichen es, punktuell auch sogenannte Blackbox-Modelle zu untersuchen, also KI-Modelle, deren Trainingsdaten von den Anbietern nicht offengelegt werden.

Ein weiterer Bestandteil der Plattform ist die Analyse von Websites auf Schutzmaßnahmen gegen KI-Crawler. Nifty IP prüft bestehende Schutzmechanismen und kann technische Maßnahmen empfehlen oder automatisiert umsetzen, um die Sichtbarkeit für KI-Crawler einzuschränken.

„Viele Künstler, Agenturen oder Museen wissen gar nicht, dass ihre Inhalte automatisiert von KI-Systemen erfasst werden können, wenn man dies nicht explizit verbietet“, erklärt Masur. „Nifty IP deckt daher den gesamten Schutzprozess ab: von der Prävention gegen KI-Crawler über den Nachweis und die Dokumentation der unerlaubten Nutzung zum Training von KI bis hin zum Monitoring zur Früherkennung von weiteren Verstößen.“

Nifty IP: Fokus auf größere Unternehmen

Zur Zielgruppe des Startups gehören Künstler:innen, Fotografen:innen, Illustrator:innen und Agenturen, da sie besonders stark von den Auswirkungen generativer KI betroffen seien. Über die Plattform können jene ihre Werke analysieren, überwachen und „künftig besser schützen“.

„Unser momentaner Fokus liegt zurzeit jedoch stark bei größeren Unternehmen und Organisationen, die umfangreiche Content-Bestände verwalten. Dazu zählen besonders große Stock-Plattformen, Verwertungsgesellschaften, Medienhäuser und Verlage, die Millionen von Werken verwalten. Mit mehreren großen Akteuren aus diesen Bereichen stehen wir bereits im Austausch und das Interesse ist sehr hoch“, präzisiert die Founderin.

Überwachen statt Verändern

Die Abgrenzung zur bestehenden Konkurrenz wie Glaze, Nightshade oder Spawning.ai liegt darin, dass etwa Glaze und Nightshade einen präventiven Ansatz verfolgen würden und Inhalte vor der Veröffentlichung verändern, um zukünftiges KI-Training zu erschweren oder die Qualität späterer Modelltrainings zu beeinflussen.

„Nifty IP verfolgt dagegen einen anderen Ansatz. Wir versuchen nicht, KI-Modelle oder Trainingsprozesse zu beeinflussen, sondern entwickeln forensische Werkzeuge, die Rechteinhabern helfen sollen, die potenzielle Nutzung ihrer Inhalte nachzuweisen, zu dokumentieren und kontinuierlich zu überwachen. Damit beschäftigen wir uns eher mit der Frage: Was passiert, wenn Inhalte trotz Schutzmaßnahmen oder ohne Wissen der Rechteinhaber bereits für KI-Training verwendet wurden“, erklärt Masur ihre Arbeitsweise. „Darüber hinaus arbeiten wir gemeinsam mit spezialisierten Kanzleien an standardisierten Prozessen für Dokumentation und rechtliche Durchsetzung, um die Brücke zwischen technischer Analyse und praktischer Anwendbarkeit für Rechteinhaber zu schließen. Unser Ziel ist es nicht nur mehr ihnen Transparenz zu verschaffen, sondern Betroffenen auch konkrete Handlungsmöglichkeiten zu geben, wenn ihre Inhalte ohne Zustimmung genutzt werden.“

Ziel: Datenbasis aufbauen

In den kommenden Monaten konzentriert sich Nifty IP auf die kontinuierliche Indexierung relevanter Datensätze und den Ausbau seiner Analyse- und Monitoring-Infrastruktur. Parallel dazu steht man mit mehreren größeren Plattformen, Rechteinhabern und Akteuren der Kreativwirtschaft im Austausch, um strategische Partnerschaften und erste Pilotprojekte zu evaluieren, wie die Founderin erklärt.

„Gleichzeitig“, gibt Masur einen weiteren Einblick in die nächste Zeit ihres Unternehmens, „bereiten wir die nächsten Wachstumsschritte (Seed-Round) vor und führen Gespräche mit potenziellen Investoren und strategischen Partnern. So wollen wir den weiteren Ausbau der Plattform beschleunigen und den Schutz kreativer Inhalte im Zeitalter generativer KI langfristig stärken.“

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