05.09.2019

Stefan Poledna, CTO von TTTech: Ab 2022 fahren autonome Fahrzeuge auf der Autobahn

Im Rahmen des "The Autonomous"-Events in der Wiener Hofburg sprach Stefan Poledna, CTO TTTech, mit dem brutkasten über die Visionen für das selbstfahrende Auto und die Hürden, die es dabei noch zu nehmen gilt.
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TTTech Stefan Poledna
Stefan Poledna, Co-Founder und CTO von TTTech. (c) TTTech

Es wird viel über selbstfahrende Autos gesprochen, aber sie sind noch immer nicht auf der Straße. In welchem Stadium befinden wir uns gerade?

Stefan Poledna: Wir sind gerade im Stadium „assistiertes Fahren“, wo das Fahrzeug zwar Fahraufgaben übernimmt, der Fahrer aber immer noch in der Letztverantwortung ist. Wenn es irgendwo klemmt, muss der Fahrer also entscheiden, doch das Steuer zu übernehmen oder zu bremsen. Daran, dass das Fahrzeug selber Fahrverantwortung übernimmt, wird jetzt gearbeitet. Da gilt es aber, einen riesigen Graben zu überspringen. Das ist die große Herausforderung, vor der wir stehen, die durchaus von vielen als wesentlich einfacher eingeschätzt wurde, als sie ist. Das sieht man auch daran, dass der versprochene Rollout von einigen Playern im Silicon Valley noch nicht stattgefunden hat.

Geht es da vorwiegend um Sicherheitsaspekte?

Ja, das Thema Sicherheit steht sicher im Zentrum. Die Frage ist: Wie kann ich gewährleisten und auch nachweisen, dass die Sicherheit des Fahrzeuges jene eines menschlichen Fahrers übertrifft? Damit ich dem Fahrzeug soweit vertraue, dass ich während der Fahrt nicht mehr auf die Straße sehe, sondern etwas anderes mache, erwarte ich mir schließlich, dass es zumindest besser ist als ich.

Ist das Thema Sicherheit im autonomen Fahren mehr eine technische, oder eine juristische Herausforderung?

Beides. Es gibt tatsächlich noch kein juristisches Framework dafür. Da gibt es jede Menge offene Fragestellungen, die zu klären sind. Aber auch technisch ist es eine Herausforderung auf unterschiedlichsten Ebenen. Das resultiert vor allem daraus, dass der Straßenverkehr so ein komplexes Umfeld ist, das ich nicht einfach vollständig beschreiben kann. Da gibt es die verrücktesten Situationen. Es fahren ja auch nicht alle Verkehrsteilnehmer so, wie es die Straßenverkehrsordnung vorschreibt.

Zum Beispiel, wenn Menschen alkoholisiert fahren…

Ja, es muss nicht einmal das sein. Ein ganz einfaches Beispiel: Es gehen drei Fahrspuren am Ring um die Kurve und tendenziell schneiden alle Fahrer diese Kurve ein wenig. Das ist übliche Fahrpraxis, die Systeme tun sich damit aber schon schwer. Wenn jemand betrunken über die rote Ampel fährt, oder sonst etwas wildes tut, ist das nochmal eine andere Geschichte.

Was ist der Zeithorizont? Wann kann ich mit dem selbstfahrenden Auto zur Arbeit fahren?

Da gibt es zwei große Themen, an denen wir derzeit intensiv arbeiten. Das eine ist: Es gibt Situationen, die leichter beherrschbar sind, konkret die Autobahn. Da fahren alle in die selbe Richtung. Es gibt keine Ampeln und Abzweigungen und zumindest in Mitteleuropa auch keine Radfahrer, Fußgänger und Maultiere. So ein Szenario zu automatisieren ist wesentlich einfacher und das machen wir mit „Highway Pilot“. Wenn man 300 Kilometer zurücklegen soll, kann man es auch in Kauf nehmen, bis zur Autobahnauffahrt und ab der Abfahrt selber zu fahren.

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Dazu kommt das Thema Parken und Parkhaus. Als Fahrer würde ich gerne einfach aussteigen, statt einen Parkplatz zu suchen und das Auto soll mich nachher wieder abholen. Auch das ist ein recht einfaches Szenario.

Aber selbst-einparkende Autos gibt es ja heute schon…

Ja, die gibt es, wenn man daneben steht und auf den Schlüssel drückt und den Schlüssel auch hält. Aber das ist etwas anderes, als zum Parkhaus hinzufahren und zu sagen: „Bitte parken!“ Also so eine Art elektronisches Valet-Parking.

Dann kommt noch die andere Seite dazu, etwa dass im städtischen Bereich an der Infrastruktur gearbeitet wird. Da geht es zum Beispiel um spezielle Fahrspuren und Signalisierung. Das macht es dann natürlich um einiges einfacher, als in der Innenstadt von Wien vollautomatisch herumzufahren.

Und was sind die Timelines für die einzelnen von dir erwähnten Punkte?

Die sind schon sehr klar. Beim Thema „Highway Pilot“ wollen wir 2021, 2022 soweit sein. Valet-Parking wird es in bestimmten, kartographierten Parkhäusern, die möglicherweise eigene Bereiche dafür haben, auch in dem Zeitraum geben. Von da an wird man sich Schritt für Schritt weiterbewegen.

Das heißt, das komplett selbstfahrende Auto…

…ist noch weiter weg.

Mindestens fünf Jahre?

Ich schätze schon. Mindestens.

Auf dem „The Autonomous“-Event in der Wiener Hofburg ist auch viel über das Thema Collaboration gesprochen worden. Auf welchen Ebenen sollten welche Player zusammenarbeiten?

Aktuell sieht man, dass wir langsam über den Hype Cycle hinwegkommen und ein gewisser Reality Check eintritt. Gleichzeitig sind die Investitionen gigantisch. Wir sprechen hier von Milliardensummen, die bewegt werden müssen, um beim Thema Sicherheit zu einem State of the Art zu kommen, bei dem autonome Autos wirklich besser sind als menschliche Fahrer. Da ergeben sich eine ganze Reihe von Themen, wo Collaboration sehr viel Sinn macht.

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Das beginnt bei der Software-Architektur, wo man z.B. Fahrdaten und Corner Cases untereinander teilen kann und damit gewisse Tool-Standards schaffen kann. Im Luftfahrtbereich haben sich bei der Elektronik ja auch einige Sicherheitsarchitekturen, Prozesse und Absicherungsmethoden durchgesetzt. Es ist eine notwendige Voraussetzung, so einen State of the Art zu schaffen, um einen wirklich hohen Sicherheits-Level zu erreichen, damit das autonome Fahren auch Akzeptanz findet.

Welche Rolle spielen Startups in diesem Ökosystem der Collaboration?

Prinzipiell glaube ich, dass es auch für Startups sehr viele Möglichkeiten gibt, hier eine Rolle zu spielen. Wir sind ja auch einmal eines gewesen. Wir haben vor etwas mehr als 20 Jahren ganz klein begonnen. Es gibt viele Fragestellungen, bei denen neue, innovative Ideen relevant sind. Das gesamte Thema AI und Safety ist noch ein sehr offenes Feld.

Und wie sieht eure Zusammenarbeit mit Samsung (Anm. Bestandsinvestor) konkret aus?

Mit Samsung haben wir ein sehr gutes Arbeitsverhältnis. Das Unternehmen ist ja zum einen ein Chip-Hersteller, zum anderen gehen sie jetzt in den Automobil-Bereich. Wir haben da mit unserer Safety-Plattform MotionWise eine Zusammenarbeit.

Abschließend: Welche Chancen hat Österreich, sich als Standort im Bereich Autonomous Driving zu etablieren?

Da muss man ganz klar differenzieren. Nachdem wir hier in Österreich nicht einmal einen Fahrzeughersteller haben, werden wir nie eine Komplettlösung anbieten. Aber es gibt extrem viel Raum, in bestimmten Segmenten bzw. auf bestimmten horizontalen Ebenen auch Marktführerschaft zu erlangen. Das ist natürlich auch unser klares Ziel mit unserer Plattform MotionWise. Das haben wir noch nicht erreicht, aber wir sind gut unterwegs.

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Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, in den SwissCAT+-Laboren am Campus Hönggerberg | (c) Martin Pacher

Wer auf den Hönggerberg im Norden Zürichs fährt, lässt die Stadt hinter sich. Der zweite Campus der ETH, entstanden ab 1961, liegt in ländlicher Umgebung, hier sind unter anderem die Departemente für Chemie, Physik und Materialwissenschaft zu Hause. Und hier, in den SwissCAT+-Laboren der Hochschule, lässt sich derzeit besichtigen, wie Forschung aussehen könnte, wenn nicht mehr der Mensch jeden einzelnen Handgriff macht.

In diesen Laboren übernehmen Roboter die Arbeit, die sonst Forschende beschäftigt: Sie hantieren mit Flüssigkeiten und Pulvern, bereiten Proben vor, testen sie und messen laufend die Ergebnisse. Das Bemerkenswerte daran ist aber nicht die Automatisierung selbst, sondern wer die Versuche plant: eine Künstliche Intelligenz. Die Software stammt vom Startup Atinary, das an der ETH keinen eigenen Standort hat, sondern mit der Technologieplattform SwissCAT+ zusammenarbeitet. Sie schlägt vor, welches Experiment als nächstes sinnvoll ist, lernt aus jedem Ergebnis und berechnet daraus den nächsten Schritt. Dieser Kreislauf läuft rund um die Uhr, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

„Ein Labor ist eine große Küche“

Wie soll man sich das vorstellen? Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, greift im Gespräch mit brutkasten zu einem Alltagsbild: „Am Ende ist ein Labor eine große Küche. Wir liefern die Rezepte. Wir nutzen KI, um Rezepte zu erzeugen, die dann im Labor getestet werden.“ Das Ziel: möglichst schnell zum besten Rezept kommen. Denn jeder einzelne Versuch kostet Zeit, Material und Geld. Wer statt tausender Versuche nur ein paar Dutzend braucht, spart enorm.

Genau darauf ist die Software ausgelegt. Statt sich blind durch unzählige mögliche Kombinationen zu probieren, lernt das System mit jedem Experiment dazu und empfiehlt gezielt die vielversprechendsten nächsten Schritte. „Self-Driving Labs“ nennt Atinary das Prinzip, selbstfahrende Labore. Den Begriff hat sich das 2019 gegründete Unternehmen sogar markenrechtlich schützen lassen.

Loïc Roch, Co-founder und CTO von Atinary | (c) Martin Pacher / brutkasten

Den Bedarf für solche Werkzeuge begründet Roch mit einem unbequemen Befund: Forschung wird immer teurer und langsamer, es braucht immer mehr Zeit und Geld, bis Neues gefunden ist. Dazu kommt eine handfeste Vertrauenskrise: Roch verweist auf eine vielzitierte Befragung von rund 1.500 Forschenden, wonach ein Großteil daran scheitert, Experimente zu wiederholen, in der Chemie sind die Quoten besonders hoch. Das ist nicht nur für die Wissenschaft ein Problem: Ohne verlässliche Daten lässt sich auch keine verlässliche KI trainieren.

100 Jahre Forschung in sechs Wochen

Was das System kann, zeigt das Vorzeigeprojekt direkt vor Ort. Gemeinsam mit dem SwissCAT+-Team suchte Atinary nach dem besten Katalysator, also jenem Hilfsstoff, mit dem sich das Treibhausgas CO₂ in Methanol umwandeln lässt, einen Ausgangsstoff für nachhaltige Treibstoffe. Laut Atinary kamen dafür mehr als 20 Millionen mögliche Kombinationen infrage. Das Ergebnis wurde in einem Fachjournal publiziert: In sechs Wochen wurden 144 Katalysator-Kandidaten hergestellt und getestet, mit minimalem menschlichem Zutun. Die Zahl, mit der Atinary seither wirbt, ist eindrucksvoll: eine 1000-fache Beschleunigung, umgerechnet 100 Jahre Katalyse-Forschung in nur sechs Wochen. SwissCAT+-Chef Paco Laveille, der die Umsetzung an der ETH verantwortet, bestätigt beim Besuch die Größenordnung: von Jahren an Forschung hinunter zu Wochen.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Beim konkreten Nutzen für Firmenkunden hält sich Roch hingegen zurück, aus einem strukturellen Grund: „Wir sind ein Dienstleister. Wir sehen den generierten Mehrwert nicht, und die Kunden wollen ihn nicht teilen.“ Das habe auch mit Sicherheitsanforderungen zu tun, ergänzt das Unternehmen: Angaben zum erzielten Return on Investment erhalte Atinary dann, wenn Kunden sie von sich aus teilen — teils münde das in gemeinsame Publikationen.

Die einzige konkrete Zahl, die er im Gespräch nennt, stammt aus einer gemeinsamen Publikation mit dem Aromen- und Duftstoffkonzern dsm-firmenich: Dort konnte der Einsatz eines teuren Edelmetalls so stark reduziert werden, dass dessen Kostenanteil um rund 95 Prozent sank. Es sei nicht die einzige gemeinsame Veröffentlichung mit Kunden, betont das Unternehmen — weitere gebe es etwa mit dem Pharmakonzern Takeda.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Auch ein aktueller gemeinsamer Blogbeitrag von AWS und Atinary liefert Anhaltspunkte. Ein Manager von Takeda wird dort mit der Aussage zitiert, eine Optimierung habe mit dem selbstfahrenden Ansatz rund eine Woche gedauert, verglichen mit ein bis zwei Monaten auf dem herkömmlichen Weg. Am MIT wiederum löste ein Forschungsteam mit der Software eine knifflige Aufgabe aus der Solarzellenforschung in nur 25 Versuchen, innerhalb einer strikten Frist von vier Wochen. Und über das eigene Labor, das Atinary heuer in Boston eröffnet hat, heißt es: Es erzeuge in einer Woche mehr Versuchsdaten, als ein Doktorand in fünf Jahren produziert.

Bezahlter Pilot, Lizenz pro Arbeitsplatz

Wirtschaftlich steht Atinary noch am Anfang. Das Unternehmen befindet sich in der Seed-Phase, öffentlich auffindbar sind laut Roch rund zehn Millionen an bisheriger Finanzierung, eingesammelt über Venture Capital, Family Offices und Förderungen. Als Nächstes peilt er eine Series A an. Das Wachstumskapital dafür werde voraussichtlich aus den USA kommen: „Der Ansatz ist in Europa und den USA sehr unterschiedlich.“

Paco Laveille, Managing Director, SwissCAT+ East, ETH Zurich | (c) Martin Pacher / brutkasten

Verdient wird über Software-Lizenzen, abgerechnet pro Arbeitsplatz. Am Anfang steht ein dreimonatiger, bewusst kostenpflichtiger Testlauf. „Wenn der Pilot nicht bezahlt ist, stecken die Kunden nicht die Ressourcen hinein, um ihn richtig zu testen“, sagt Roch. Dass er mit diesem Modell Geld liegen lässt, räumt er offen ein: Eine Beteiligung am geschaffenen Wert wäre lukrativer, scheitert aber daran, dass die Kunden diesen Wert eben nicht offenlegen.

Die Kundschaft kommt bisher vor allem aus der Pharmabranche, die laut Roch am ehesten bereit ist, Neues zu riskieren; der Rest der Industrie folge dann. Einsatzfelder gibt es aber quer durch: Lebensmittel, Duftstoffe, Materialforschung, grüne Energie, und gemeinsam mit Stanford sogar Zelltherapien gegen Krebs. Umsatz machen vor allem Konzerne. Mit Universitäten arbeitet Atinary eng zusammen, weil sich dort Ergebnisse veröffentlichen lassen, sie werden so zu Botschaftern der Technologie. Auch KMU zählen zu den Kunden, das jüngste sei erst vor wenigen Tagen dazugekommen. Die Arbeitsteilung im Unternehmen: Das Entwicklerteam sitzt bei Roch in Lausanne, das eigene Labor steht in Boston, dort, wo die großen Pharma-Forschungszentren angesiedelt sind.

„Fast jeden zweiten Tag ein neues Startup“

Beim Thema Konkurrenz wird Roch deutlich: Der Bereich „AI for Science“ ziehe derzeit massiv Gründungen an, fast jeden zweiten Tag komme ein neues Startup dazu. Gefährlich sei daran vor allem eines: Mit den heutigen KI-Werkzeugen lasse sich sehr schnell ein beeindruckender Prototyp bauen, der Kunden begeistert. „Unter der Haube ist das aber kein produktionsreifer Code, der bei einem Großunternehmen laufen kann.“ Atinary sieht er im Vorteil, weil man seit 2019 das gesamte Paket aufgebaut habe: die Anbindung an die Laborgeräte, das eigene KI-Training, die Anwendungen und die wissenschaftliche Glaubwürdigkeit durch den eigenen Beirat. Dazu kommt laut Unternehmen ein Netzwerk an Technologiepartnern, darunter AWS, ABB Robotics, Agilent, Bruker, Chemspeed und Mettler-Toledo. Im wissenschaftlichen Beirat sitzt unter anderem der MIT-Chemiker Stephen Buchwald — im Bostoner Labor optimiert Atinary nach eigenen Angaben ausgerechnet die nach ihm benannte Buchwald-Hartwig-Reaktion.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zugleich beobachtet er seit heuer einen Umschwung im Markt: Kunden dächten zunehmend in einer Wettlauf-Logik. Wer die Technologie nicht als Erster einsetze, riskiere, dass es die Konkurrenz tut. Und wenn diese in Wochen schafft, wofür man selbst Jahre braucht, sei der Rückstand kaum aufzuholen.

Die größte Hürde ist der Mensch

Und was bremst die Verbreitung? Nicht die Technik, sagt Roch, sondern der Mensch. „Der Wissenschaftler im Labor ist oft seit 15, 20 Jahren dort. Wenn man ihm sagt: Wir können deine Forschung um den Faktor zehn oder hundert beschleunigen, sagt er: Nein. Ich kenne mein Fach besser als irgendein Algorithmus.“ Es sei dabei weniger mangelndes Vertrauen, die Technologie werde schlicht als Bedrohung für den eigenen Job empfunden. Christoph Schnidrig von AWS ergänzt: Dieses Muster kenne man von jeder Technologiewelle, von der Einführung der Cloud bis zur KI in der Softwareentwicklung. Rochs Haltung dazu: Jobs würden sich verändern, aber nicht verschwinden. „Am Ende ist es ein Werkzeug. Der Mensch bleibt am Steuer.“

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zum Vertrauen gehört auch die Datenfrage, schließlich legen die Kunden ihr wertvollstes Gut, ihre Forschungsdaten, in die Plattform. Die läuft vollständig auf der Cloud von AWS. Roch verweist auf Prüfungen, Audits und Sicherheitstests; personenbezogene Daten würden praktisch keine gespeichert, schon gar keine Patientendaten, dafür sei man in der Forschung viel zu früh angesetzt. Auch deshalb sieht er im EU AI Act derzeit kein Hindernis: In Kundengesprächen sei die Regulierung bislang schlicht kein Thema gewesen.

Auszeichnung vom Weltwirtschaftsforum

Während brutkasten mit Roch in Zürich spricht, befindet sich sein Mitgründer, CEO Hermann Tribukait, gerade im chinesischen Dalian, um dort den Technology-Pioneer-Award des Weltwirtschaftsforums entgegenzunehmen. Zu den früheren Preisträgern der Auszeichnung zählen Roch zufolge Namen wie Google, Dropbox und Airbnb. Preisgeld gibt es keines, der Wert liege im Zugang zum Netzwerk des Forums und zu Entscheidungsträgern großer Unternehmen. Kunden in China hat Atinary übrigens keine, und das dürfte vorerst so bleiben: Als in den USA registriertes Unternehmen sei das Geschäft mit chinesischen Firmen „wegen der Geopolitik sehr heikel“.

Gefragt nach dem Blick fünf Jahre voraus, skizziert Roch eine Vision, die er ausgerechnet am Vorbild seines Cloud-Partners entwirft: Labore, die wie Rechenleistung aus der Cloud abrufbar sind, weltweit vernetzt, mit einer übergeordneten KI, die Erkenntnisse zwischen Forschungszentren auf verschiedenen Kontinenten austauscht.

Den Antrieb dahinter beschreibt er ganz persönlich: Er und seine Mitgründer seien Naturliebhaber, und die Energiewende brauche schnellere Forschung. „Der Planet kann nicht noch ein Jahrzehnt warten, bis wir Lösungen finden.“ Sein Befund nach sieben Jahren: „R&D ist heute noch zu langsam.“


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