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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Das microagi-Team | (c) microagi
Das microagi-Team | (c) microagi

Sie gilt aktuell als einer der – mit dem KI-Boom verknüpften – globalen Mega-Trends: die Robotik. Und einmal mehr droht Europa im globalen Wettlauf ins Hintertreffen zu geraten, warnt man beim Münchner Startup microagi. Denn trotz einer großen industriellen Basis und starken Leistungen in Forschung und Entwicklung, laufe China dem Kontinent aktuell davon. Eine besondere Herausforderung für Europa sei dabei die Alterung der Bevölkerung.

„Wir können es uns nicht leisten, Europas Zögern bei der KI zu wiederholen“

„Das industrielle Europa hat 12 bis 18 Monate Zeit, um seinen Vorsprung in der Robotik auszubauen. Wir können es uns nicht leisten, Europas Zögern bei der KI zu wiederholen“, meint Bercan Kilic, Gründer und CEO von microagi.
„Wer Fabriken in Europa betreibt, hat die Zahlen schon auf dem Schreibtisch: Die erfahrensten Mitarbeiter gehen in diesem Jahrzehnt in den Ruhestand, und deren Nachfolger wurden nie geboren.“

Datenaufbereitung im Fokus

Kilic war zuvor Ingenieur bei Red Bull Racing und gründete microagi vor zehn Monaten unter anderem mit einem weiteren ehemaligen Formel-1-Ingenieur von Mercedes-AMG Petronas. Mit dem Startup, das seinen Forschungshauptsitz im Umfeld der ETH Zürich betreibt, setzt das Team auf das Thema Datenaufbereitung. Denn, so heißt es vom Unternehmen: „Roboter erreichen etwa 95 Prozent einer Aufgabe und stagnieren dann. Die letzten paar Prozentpunkte – diejenigen, die darüber entscheiden, ob eine Maschine die Wirtschaftlichkeit der Fabrik tatsächlich verbessert –, stammen ausschließlich aus den eigenen Betriebsdaten und Edge Cases dieser Fabrik.“

Das System Atlas erfasst Daten im laufenden Betrieb und diese in einer Simulation, um sie für werkspezifische Aufgaben zu optimieren. Zusammen mit Hardware-Partnern wie NVIDIA und Unitree setzen dann Ingenieur:innen des Startups vor Ort in den Fabriken ein System auf.

„Unsere Partner bauen wirklich gute Roboter und Modelle“, erklärt CTO Nico Nussbaum. „Unsere Arbeit beginnt danach, in der Fabrikhalle. Wir stellen unsere Ingenieure bei jedem Kunden vor Ort bereit, und das System lernt aus ihren realen Abläufen und speist das in den nächsten Durchlauf ein. So sind sie mit jedem Monat, den wir dort sind, ihrer Konkurrenz ein Stück weiter voraus.“

Rekord-Seedinvestment primär aus Europa

Mit dem System überzeugte microagi nun eine ganze Reihe vorwiegend europäischer Investmentgesellschaften. Mit 55 Millionen US-Dollar (umgerechnet rund 48 Mio. Euro) schließt das Startup nach eigenen Angaben die größte Seed-Finanzierungsrunde in der deutschen Geschichte ab. Den Lead übernimmt dabei Hummingbird mit Sitz in Belgien, mit Beteiligung von Northzone (UK), LocalGlobe (UK), Village Global (USA) und redalpine (Schweiz).

„Europa bildet einige der besten Robotiker der Welt aus – und sieht ihnen dann dabei zu, wie sie Unternehmen in Kalifornien aufbauen. Was gefehlt hat, ist die richtige Ambition“, kommentiert Firat Ileri, Managing Partner bei Hummingbird. „Microagi hat einige der ehrgeizigsten Menschen versammelt, die wir je getroffen haben, sie in Europa gehalten und sie auf eines der schwierigsten Probleme ausgerichtet, die es gibt.“

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