30.11.2020

Toto Wolff am A1 IoT Day: Schnelle Autos dank smarter Sensoren

Am A1 IoT Day erklärte Toto Wolff, Motorsportchef Mercedes-Benz, wie sein Team smarte Sensoren zur Optimierung der Fahrzeuge nützt.
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Toto Wolff ist zu Gast beim A1 IoT Day.
Toto Wolff war zu Gast beim A1 IoT Day. (c) Sebastian Kawka
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Auf dem A1 IoT Day am 23. 11. 2020 drehte sich alles um das Internet der Dinge, also um vernetzte Geräte – vom Wearable bis zur smarten Fabrik. Dass auch der Rennsport vernetzt ist, erklärte Toto Wolff, Motorsportchef Mercedes-Benz, in einem Interview zu digitalen Entwicklungen im Rennsport.

Hunderte Sensoren in einem Rennwagen

Die Formel 1 ist eine der schnellsten und technologisch fortschrittlichsten Sportarten der Welt – ein Sekundenbruchteil kann bereits zwischen Erfolg und Niederlage entscheiden. Um in der vordersten Reihe mitspielen zu könne, bedarf es also eines perfekten Zusammenspiels von Menschen und Maschine.

In einem Formel 1-Auto von Mercedes AMG Petronas sammeln daher über 500 (bei Testfahren sogar über 1000) im Auto verbaute Sensoren etwa 2000 Datensätze pro Minute, welche in Echtzeit in die Boxen und an das Werk übertragen werden. Die technischen Expertinnen und Experten werten diese Daten aus und unterstützen so das Team an der Strecke dabei, die richtige Strategie für das Rennen zu finden.

Unter Toto Wolffs Führung gewann das Mercedes-Team mehr als hundert Rennen und sieben Mal in Folge beide Weltmeistertitel in der Formel 1. Beim digitalen Event, dem A1 IoT Day, war er remote aus Oxford zugeschaltet.

Schnelle Autos – schnelle Daten

Es geht unter anderem darum, schnell zu kommunizieren, also die Daten mit großen Bandbreiten möglichst rasch zu übertragen, sagt Wolff: Denn je schneller die Daten verfügbar sind, desto schneller kann man reagieren. Auf der anderen Seite geht es aber auch um das Management dieser Daten – also darum, „aus der riesigen Datenflut das herauszufiltern, was notwendig ist, um das Auto schneller zu verstehen oder auf der Strecke schneller zu bewegen.“

Bei den Trainings und Testfahren geht es darum, zu lernen, wie Wolff sagt: Also die Erkenntnisse aus dem Simulator zu verifizieren. Im Qualifying hingegen geht es um Live-Daten – unter anderem für die die Sicherheit des Fahrers und alle Systeme, die das Auto lahmlegen könnten, wie etwa Cooling, Elektrik, Hydraulik und diverse Systeme rund um den Motor.

Im Rennen selbst geht es schließlich darum, die optimale Performance aus dem Auto heraus zu holen, also etwaige Fehler schon frühzeitig zu erkennen und live in den sogenannten „Race Support Rooms“ in England auszuwerten. Hier werden Daten aus rund 10.000 historischen Rennen mit den Entscheidungen auf der Strecke abgeglichen.

Über Nacht wird weiter trainiert

Insgesamt arbeiten rund 2000 Mitarbeiter an den zwei Motorsport-Standorten in England, die an zwei Fahrzeugen arbeiten. Diese sind unter anderem in das Design, die Entwicklung und die Produktion der Fahrzeuge involviert. Auf der Rennstrecke arbeiten jeweils maximal 80 Menschen für das Team, davon rund 40 im Engineering. Jeweils 40-50 Leute arbeiten zusätzlich remote an den beiden Standorten.

Über Nacht sitzen dann Simulator-Fahrer mit den Performance Engineers im Simulator, um zu verstehen, was am Vortag passiert ist und wie man das Setup für den nächsten Tag optimieren kann. Die Rennfahrer können also mit dem dem arbeiten, was über Nacht ausgearbeitet wurde.

Mensch und Maschine: Ein Dream-Team

Wer ist also wichtiger, der Rennfahrer oder das Netzwerk dahinter? „Das eine geht nicht ohne das andere“, sagt Wolff: Der talentierteste Fahrer kann ohne ein gutes Auto nicht gewinnen, und umgekehrt genauso. Es ist also Beides notwendig – wie in einem Unternehmen, wo es um jede einzelne Stelle geht, die zur Gesamtperformance beiträgt. Ebenso ist wichtig, dass Mensch und Maschine zusammenspielen, sagt Wolff: „Denn nur so bist du siegfähig.“

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Fawks AI
© LinkedIn/Canva - Neha Agarwal, Co-Founderin Fawks AI.

Eigentlich geht es hier nicht um ein Startup aus Indien, aber dennoch muss es kurz erwähnt werden: über 86 Millionen US-Dollar Umsatz, eine geschätzte Firmenbewertung von 200 Millionen US-Dollar, 500 Mitarbeiter:innen. Und das gebootstrapped. Das ist die Geschichte des indischen Proptech Housiey. Gegründet wurde es 2016 von Neha Agarwal und ihrem Bruder Ankit.

Problem Intransparenz

Der Ausgangspunkt der Geschwister damals war ein Markt, in dem es zwar viele Immobilienportale gab, aber es aufgrund laxer Regulierung immer wieder zu Fällen kam, in denen Makler:innen Objekte zu Preisen anboten, die vom tatsächlichen Endpreis stark abwichen. Auch Angaben zu Steuern, Regulierung und Mindestpreisen fehlten und Käufer:innen zahlten häufig zu viel für Immobilien.

Darin sahen die beiden eine Marktlücke. So bauten sie eine Plattform, auf der Bauträger direkt vertreten sind. Ihr Bruder übernahm als CEO den Vertrieb, Agarwal verantwortete die gesamte Technik. Dazu gehörte die Suchmaschinenoptimierung, die die heute in Wien lebende Gründerin als einen der Eckpunkte für den investorenlosen Erfolg nennt. „Housiey sollte bei Google gut ranken, ohne viel Geld für Werbung auszugeben. Das war noch vor dem KI-Zeitalter“, sagt sie. Außerdem entwickelte Agarwal den Anmeldeprozess für Nutzer:innen und setzte zu Beginn auf YouTube-Kanäle, um Immobilien zu präsentieren.

Der andere zentrale Faktor für Erfolg war die Transparenz: Nutzer:innen sollen alle Informationen zu einer Immobilie in einem durchgängigen Ablauf sehen können, vollständig und korrekt. „Das schafft Vertrauen und sie tappen nicht in eine Falle“, so Agarwal.

Von Indien nach Österreich: Fawks AI entsteht

2012 endete das Kapitel Indien und die Founderin kam für einen Job bei den Vereinten Nationen nach Österreich (IAEA). Eigentlich war ein Aufenthalt von sechs Monaten geplant, doch sie blieb, wechselte danach in einen Job bei einem anderen Unternehmen und kündigte dort schließlich, um gemeinsam mit COO Arun Gaurav Fawks AI in Wien zu gründen.

© zVg – Neha Agarwal und Arun Gaurav.

Das Wiener KI-Startup entwickelt eine eigene Speech-Engine zur Kundenkommunikation: eine KI, die Telefonanrufe im Kundensupport wie ein Mensch führen soll und sich an Unternehmen richtet. Erste Tests mit zahlenden Kund:innen laufen bereits.

aws-Förderung

Dafür erhielt das Startup eine Förderung in Höhe von 300.000 Euro von der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Förderprogramms aws Preseed | Deep Tech. Damit soll die Kerntechnologie mit dem Codenamen HIVE vom Konzept zu einem produktionsreifen Prototyp weiterentwickelt werden. Im vergangenen Jahr wurde Fawks AI zudem für den ersten Venture-Cake-Jahrgang von weXelerate, dem Wiener Startup-Accelerator, als eines von acht Startups bei 150 Bewerbungen ausgewählt. Ein möglicher Grund dafür: eine sprachliche Besonderheit von Fawks AI.

„Wir haben festgestellt“, präzisiert Agarwal, „dass es bei der deutschen Sprache auf den Dialekt ankommt, etwa Vorarlbergerisch oder Wienerisch. Im Benchmarking lag die Erkennungsrate nur bei 68 Prozent. Wir haben überall gesucht, aber kein Spracherkennungsmodell gefunden, auch nicht in Europa, sondern nur US-Modelle. Wenn ein Anruf zum Beispiel eine Bankangelegenheit betrifft und eine IBAN genannt wird, wird die Nummer nicht korrekt erkannt, und der nächste Workflow wird nicht ausgelöst. Viele große Unternehmen können KI deshalb nicht richtig einsetzen, weil die Spracherkennung nicht gut genug ist.“

Deswegen deckt Fawks AI Standarddeutsch, Wienerisch und Österreichisch-Bairisch ab, und adressiert auch Menschen, die Deutsch nicht als Muttersprache, sondern in der Schule gelernt haben. Künftig möchte man noch Schweizerdeutsch in die Anwendung implementieren.

Damit ist Fawks AI nicht allein und bewegt sich hierzulande in einem Feld, mit großer Konkurrenz wie fonio, KI-Note oder NeedNect. Doch es gibt einen Grund, warum man sich für Wien entschieden hat.

„Ernst genommen“

„Österreich hat uns ernst genommen, bevor es andere taten“, sagt Agarwal. „Die Förderung ist ein Signal, dass die aws bereit ist, anspruchsvolle Ingenieursprobleme zu unterstützen, nicht nur Anwendungen. Europäische KI-Infrastruktur lässt sich nicht mit amerikanischen Standardwerkzeugen aufbauen. Das hat die aws verstanden, und ihre Jury ebenso. Wir sind dankbar für das Vertrauen.“

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Toto Wolff am A1 IoT Day: Schnelle Autos dank smarter Sensoren

  • In einem Formel 1-Auto von Mercedes AMG Petronas sammeln daher über 500 im Auto verbaute Sensoren etwa 2000 Datensätze pro Minute, welche in Echtzeit in die Boxen und an das Werk übertragen werden.
  • Die technischen Expertinnen und Experten werten diese Daten aus und unterstützen so das Team an der Strecke dabei, die richtige Strategie für das Rennen zu finden.
  • Unter Toto Wolffs Führung gewann das Mercedes-Team mehr als hundert Rennen und sieben Mal in Folge beide Weltmeistertitel in der Formel 1. Beim digitalen Event, dem A1 IoT Day, war er remote aus Oxford zugeschaltet.
  • Es geht unter anderem darum, schnell zu kommunizieren, also die Daten mit großen Bandbreiten möglichst rasch zu übertragen, sagt Wolff: Denn je schneller die Daten verfügbar sind, desto schneller kann man reagieren.
  • Auf der anderen Seite geht es aber auch um das Management dieser Daten – also darum, „aus der riesigen Datenflut das herauszufiltern, was notwendig ist, um das Auto schneller zu verstehen oder auf der Strecke schneller zu bewegen.“
  • Im Rennen selbst geht es schließlich darum, die optimale Performance aus dem Auto heraus zu holen, also etwaige Fehler schon frühzeitig zu erkennen und live in den sogenannten „Race Support Rooms“ in England auszuwerten.

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Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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Toto Wolff am A1 IoT Day: Schnelle Autos dank smarter Sensoren

  • In einem Formel 1-Auto von Mercedes AMG Petronas sammeln daher über 500 im Auto verbaute Sensoren etwa 2000 Datensätze pro Minute, welche in Echtzeit in die Boxen und an das Werk übertragen werden.
  • Die technischen Expertinnen und Experten werten diese Daten aus und unterstützen so das Team an der Strecke dabei, die richtige Strategie für das Rennen zu finden.
  • Unter Toto Wolffs Führung gewann das Mercedes-Team mehr als hundert Rennen und sieben Mal in Folge beide Weltmeistertitel in der Formel 1. Beim digitalen Event, dem A1 IoT Day, war er remote aus Oxford zugeschaltet.
  • Es geht unter anderem darum, schnell zu kommunizieren, also die Daten mit großen Bandbreiten möglichst rasch zu übertragen, sagt Wolff: Denn je schneller die Daten verfügbar sind, desto schneller kann man reagieren.
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  • Es geht unter anderem darum, schnell zu kommunizieren, also die Daten mit großen Bandbreiten möglichst rasch zu übertragen, sagt Wolff: Denn je schneller die Daten verfügbar sind, desto schneller kann man reagieren.
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