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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Die Adspresso-Geschäftsführer (v.r.) Daniel Muftić und Marcus Schnellinger © Adspresso

Rund 30 Stunden aktive Arbeitszeit fallen laut Adspresso bei der Besetzung einer offenen Stelle an. Diesen Aufwand will das Welser Startup auf unter eineinhalb Stunden senken, also um 95 Prozent. Erreichen wollen die Gründer Daniel Muftić und Marcus Schnellinger das mit TalentBlend, einer KI-Plattform für die Fachkräftegewinnung. Ein erstes Modul ist nun als Prototyp bei einem Testkunden im Einsatz.

Vom Agenturgeschäft zur Software

Hinter TalentBlend steht ein Verfahren, das Adspresso bisher als Agenturleistung manuell umsetzt. Unternehmen werben dabei Fachkräfte über Active Sourcing, Werbeanzeigen auf Meta, TikTok, Google und LinkedIn sowie ein kurzes Bewerbungs-Quiz an. Telefonisch werden die Kandidat:innen anschließend vorqualifiziert. Angesprochen werden sollen vor allem wechselbereite Fachkräfte, die nicht aktiv auf Jobbörsen suchen. Als Zielgruppe nennt Adspresso Industrie und Mittelstand. Ihr Know-how bringen Muftić und Schnellinger aus früheren Marketing- und Recruiting-Jobs bei Resch&Frisch und BRP-Rotax mit.

Ein Modul live, zwei in Entwicklung

Die Software besteht aus drei Bausteinen. Am weitesten ist die sogenannte „Creative Engine“. Sie soll aus der Stellenausschreibung sowie Foto- und Videomaterial des Betriebs automatisiert die Werbemittel einer Kampagne erstellen, inklusive CI-Vorgaben und arbeitsrechtlichen Anforderungen. „Was früher Tage an Abstimmung und Gestaltung gebraucht hat, entsteht heute aus Stellenausschreibung und Bildmaterial in einem automatisierten Ablauf“, sagt Schnellinger. Beim Testkunden, einem Industriebetrieb, verkürzt sich die Kampagnenerstellung laut Adspresso bisher um rund 40 Prozent.

Ein zweites Modul, eine Voice AI, soll innerhalb einer Minute nach Bewerbungseingang ein strukturiertes Erstgespräch führen. Fragen zu Alter, Herkunft oder Gesundheit sollen dabei technisch ausgeschlossen sein. Ein erster Prototyp konnte die Vorqualifizierung laut dem Unternehmen jedoch noch nicht verlässlich übernehmen. „Jetzt sind wir an einem Punkt, an dem wir noch einmal in die Grundlagenarbeit gehen müssen“, so Schnellinger. Ebenfalls in Entwicklung ist ein Dashboard, das Kandidat:innen nach Qualifikation aufbereiten soll.

Niedriger sechsstelliger Betrag gesucht

Finanziert wurden die bisherigen Prototypen aus dem laufenden Agenturgeschäft. Dessen Monatsumsatz liegt laut Adspresso bei rund 25.000 Euro. Für die weitere Entwicklung, insbesondere der Voice AI, benötigt das Startup nun zusätzliche Mittel. Kalkuliert wird mit einer niedrigen sechsstelligen Summe, Gespräche mit Förderstellen und Kapitalgebern laufen nach Angaben der Gründer bereits. Langfristig soll TalentBlend zu einem eigenständigen SaaS-Produkt werden, das Betriebe selbst bedienen können. Einen Termin für den Marktstart nennt Adspresso noch nicht, dieser hänge vom Verlauf der Finanzierung ab.

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