19.09.2018

Kontrol: Startup aus OÖ macht autonome Verkehrsmittel mit mathematischen Beweisen sicher

Autonomes Fahren bzw. Fliegen ist einer der Schlüssel zur Smart City. Doch wer garantiert die Sicherheit der Verkehrsmittel? Das Startup Kontrol von Michael Naderhirn tut das mit mathematischen Beweisen. Autonome Verkehrsmittel sollen sich so in allen erdenklichen Situationen gesetzeskonform und sicher verhalten.
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Kontrol
(c) peshkov/Fotolia.
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Auch wenn die Technologie noch etwas auf sich warten lässt: Autonomes Fahren und autonomes Fliegen sind in aller Munde. Denn sie werden als wichtige Schlüsseltechnologien der Smart City gehandelt. Genau in diesem vielversprechenden Bereich sah Michael Naderhirn, der früher bei einer zu Airbus gehörigen Firma an Antikollisionsmechanismen arbeitete, sein Geschäftsfeld. Der Gründer von Kontrol möchte „Fluglizenzen und Führerschein auf Chip“ für autonomes Fliegen bzw. autonomes Fahren verkaufen.

„System on a chip“ für autonome Verkehrsmittel

„Das Businessmodell von Kontrol ist im Prinzip recht einfach. Wir verkaufen ein ‚system on a chip‘, das garantiert, dass autonome Fahr- und Flugzeuge sich an bestehende Regeln halten und sicher sind. Als Kunden kommen also Hersteller von Autos und Flugzeugen in Frage. Denn für alles, was autonom durch die Gegend fliegt oder fährt, muss der Beweis erbracht werden, dass es sich an Gesetze hält und keine Unfälle verursacht – und da kommt Kontrol ins Spiel“, erklärt CEO Naderhirn.

Kontrol: mathematische Beweise für Regelkonformität und Sicherheit

Alles andere als einfach ist das, was auf den Chips ist. Die KontrolEngine analysiert die Umgebung des sich autonom bewegenden Verkehrsmittels und entscheidet selbstständig, ob sie sicher ist oder nicht. Dies geschieht mit einer patentierten Methode, die auf mathematische Art und Weise sicherstellt, dass Gesetzestexte eingehalten werden. „Der wesentliche Unterschied besteht darin, dass Kontrol nach Regeln arbeitet und alle Regeln miteinander Verknüpft. Es arbeitet mit der formalen Verifikation, liefert also mathematische Beweise dafür, dass sich das Fahrzeug in allen erdenklichen Situationen so verhält, wie es Regeln und Sicherheit erfordern. Andere Systeme, die nicht so funktionieren, müssen diese Beweise in Praxistests erbringen“, so Naderhirn. Diese Simulation von Szenarios sei extrem aufwändig, zeitintensiv und kostspielig.

Vorteile gegenüber anderen Ansätzen

Andere Systeme „denken“ typischerweise in Szenarien: Beispiel: Man kommt an eine Kreuzung. Hier entstehen zwei Probleme: Aufgrund der vielen möglichen Szenarien, die an der Kreuzung eintreten können, kommt es zu einem großen Entwicklungsaufwand, der die Entwicklung entsprechend verteuert. Denn man muss für jedes einzelne aller möglichen Szenarien eine dokumentierte, den Sicherheitsnormen entsprechende Entwicklung durchführen.

Das zweite Problem besteht im Realbetrieb. Da muss man während der Fahrt die Szenarien über Features detektieren, was extrem rechenaufwendig ist und sehr viel Energie – problematisch bei elektrisch betriebenen Vehikeln – benötigt. Mit Regeln ist dies sehr einfach: „Erkenne die Sperrlinie“ bedeutet, dass man ein Feature, die Sperrlinie, erkennen muss und nicht mehrere hundert pro Szenario, was natürlich den Rechenaufwand und somit Energieaufwand im Realbetrieb wesentlich reduziert. Auch die Regeln müssen den Sicherheitsnormen entsprechend entwickelt werden. Jedoch ist der Aufwand hierfür wesentlich geringer.

“Österreich leider noch in der Steinzeit“

Naderhirn lebt in den USA und Österreich und kennt deshalb Unterschiede, was die Standortattraktivität für GründerInnen betrifft: „Es wäre gescheit, wenn man sein Startup einfach online gründen könnte. In den USA ist das möglich, es gibt eigene Web Pages für die Gründung. Was das betrifft, ist Österreich leider noch in der Steinzeit.“ Dennoch lobt er die guten Förderungsmöglichkeiten, zum Beispiel durch die aws (Austria Wirtschaftsservice): „Ich habe um eine PreSeed Förderung bei der aws angesucht und diese auch erhalten. Über die reine finanzielle Hilfe hinaus gab es auch andere Unterstützungsangebote. Die aws schaut sich beispielsweise auch den Businessplan an, ermuntert zu einer Probepräsentation und gibt gutes Feedback.“

Aktuell arbeitet Naderhirn mit seinem inzwischen vierköpfigen Team an einem autonomen Landesystem für Flugzeuge. Langfristig möchte er Kontrol zum Standard in der Industrie autonomer Verkehrsmittel machen.

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Enact, Roboter die fühlen, Roboter, Robotik
© Enact

Roboter können viel. Sie sehen fast alles, sie schweißen, heben, sortieren. Eines fehlt ihnen jedoch: Fingerspitzengefühl. Deshalb bleiben die letzten Handgriffe der Montage Handarbeit: ein Kabel, das einrasten muss, eine Dichtung, die sitzen muss, eine Schraube, die klemmt. Diesem Mangel an Feinfühligkeit stellt sich das Schweizer Startup Enact entgegen und baut Roboter, die Kraft spüren. Sie messen Druck und Widerstand über ihre eigenen Antriebe, wie der Mensch über Muskeln und Sehnen, und ein Modell lernt daraus, heißt es. Der Roboter merkt ohne Zusatzsensoren und ohne künstliche Haut, ob das Teil sitzt.

Enact von Caltech-Forscher gegründet

Dass das mehr als eine Nische ist, zeigen die Zahlen. China etwa hat 2025 354.000 Industrieroboter installiert, fast drei von fünf weltweit (IFR). Europa gewinne dagegen nicht über Masse sondern über Varianz, und genau dort rechnen sich Roboter bisher selten, weil jemand jede Aufgabe einzeln programmieren müsse. Roboter, die durch Vormachen lernen und spüren, ob ein Teil sitzt, sollen diese Einzelprogrammierung ersparen und auch kleine Serien automatisierbar machen. Genau hier setzt Enact an: bei den letzten Handgriffen der Montage.

Gegründet wurde das Zürcher Startup im März 2026 von Manuel Yves Galliker. Der Maschinenbauer der ETH Zürich war Gastforscher am Caltech, leitete bei 1X das Team, das dem Humanoiden NEO das Gehen beibrachte, und arbeitete danach bei Physical Intelligence.

Dort sah er, dass Kamera und Teleoperation für die Fabrik nicht ausreichen, und ging zurück nach Zürich. „Das Silicon Valley hat historisch betrachtet enorme Stärken in Software und KI, aber es fehlt an Spezialisten für Robotik und Hardware-Engineering“, sagt Galliker.

Investment von Mensch

Nun sammelte er mit Enact 30 Millionen US-Dollar in einer Pre-Seed-Runde ein, und das noch bevor es ein Produkt gibt. Das hat einen Grund, wie man in der Aussendung liest: „Das Startup baut alles selbst. Antriebe, Regelung und Modell entstehen unter einem Dach, was am Anfang mehr kostet als ein Modell auf einen fremden Arm zu setzen.“ Die ersten Antriebe laufen, der Ansatz sei laut Enact validiert.

Angeführt wird die Millionen-Runde von redalpine, Notion Capital und firstminute capital. Als Business Angels investieren Yann LeCun (von 2013 bis Ende 2025 Chief AI-Scientist bei Meta), Arthur Mensch (Co-Founder Mistral AI), Andrew Lonsberry (Path Robotics) und David Wallerstein (früher Tencent). Aktuell arbeiten zehn Personen in Zürich, bis Ende 2027 sollen es viermal so viele werden.

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