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 Wiener Krypto-Unternehmen Bitpanda erweitert seine Plattformarchitektur. Mit der Einführung des sogenannten Model Context Protocol (MCP) und einer neuen API-Integration (Application Programming Interface) können Anleger:innen künftig externe KI-Assistenten wie ChatGPT oder Claude nutzen, um unter anderem ihre Portfolios per Spracheingabe zu steuern.

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Im Kern handelt es sich bei dem MCP laut Bitpanda um ein offenes, standardisiertes Schnittstellenprotokoll, über das kompatible KI-Assistenten Anfragen in natürlicher Sprache verarbeiten und ohne Programmierung direkt mit API-Endpunkten interagieren können. Privatanleger:innen ohne technischen Hintergrund können dadurch in natürlicher Sprache Kontostände abrufen, Positionen im Blick behalten oder Trades vorbereiten, ohne eigenen Code schreiben zu müssen.

Bitpanda selbst bezeichnet diesen Schritt als „nächste strukturelle Entwicklungsstufe finanzieller Schnittstellen“, die sich von passiven Chatbots zu aktiven Werkzeugen wandeln. Für Entwickler:innen steht eine klassische API bereit, um maßgeschneiderte Finanzanwendungen zu programmieren.

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Konkret stellt der Bitpanda-MCP-Server nach der Verbindung elf native Tools bereit, die sich in drei Kategorien gliedern: Für Markt- und Portfoliodaten stehen unter anderem Funktionen zum Abrufen von Kursen, verfügbaren Assets und der eigenen Portfolio-Historie bereit. Im Bereich Staking und Earn lassen sich zum Beispiel aktive Positionen einsehen sowie Staking- und Unstaking-Vorgänge auslösen.

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Die Künstliche Intelligenz agiert jedoch nicht autonom. Jeder Systemzugriff erfordert laut Bitpanda einen API-Key mit individuell festgelegten Berechtigungen, sogenannten „Scopes“. Das Trading basiert auf einem Request-for-Quote-Modell (RFQ): Ein Trade muss von der KI zuerst als Preisangebot angefragt und anschließend vom Menschen oder durch vorab definierte Regeln ausdrücklich bestätigt werden.

Dadurch bleiben alle Aktionen innerhalb des regulierten MiCAR-Rahmens der EU, heißt es vom Unternehmen. Christian Trummer, Chief Scientist und Mitgründer von Bitpanda meint: „Agentic Finance kann zu einer zentralen Schnittstelle für Finanzdienstleistungen werden. Wir werden diese Entwicklung in Europa verantwortungsvoll mitgestalten.“

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