dSPACE erwirbt das Start-up Understand AI. Unter dem Dach der Gruppe soll sich Understand AI mit den Kernaufgaben „Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI)“ und „cloudbasierte Werkzeuge“ beschäftigen, seine bestehenden Produkte als Bestandteil des Lösungsangebotes des Unternehmens weiterentwickeln und das globale Vertriebsnetz für die Vermarktung seiner Produkte und Dienstleistungen nutzen.

Marc Mengler, CEO von Understand AI, und Philipp Kessler, CTO.

dSPACE erwirbt den KI-Spezialisten Understand AI. Im Bild: Marc Mengler, CEO von Understand AI, sowie der CTO des Unternehmens Philipp Kessler. Understand AI

Understand AI sei ein Technologieführer im Bereich KI mit Fokus auf die automatisierte Datenanalyse, Datenannotation und Extraktion von Simulationsszenarien für autonome Fahrzeuge, sagte Martin Goetzeler, CEO von dSPACE. Mit diesen Schlüsseltechnologien ergänzten sie das Portfolio strategisch und böten ihren Kunden eine „einzigartige, integrierte Entwicklungs- und Testlösung“ für autonomes Fahren.

Bei der Entwicklung und Einführung von autonom fahrenden Fahrzeugen kommt es entscheidend darauf an, die Umgebung des Autos „fehlerlos“ und realitätsgetreu wahrzunehmen. Andere Verkehrsteilnehmer, Verkehrszeichen, Fahrspuren, die statische Randbebauung und Freiräume müssen zuverlässig erkannt werden. Dafür kommen im Auto selbstlernende („Machine Learning“) Algorithmen, insbesondere Deep Neural Networks (DNNs), zum Einsatz, die auf künstlicher Intelligenz basieren. Diese Algorithmen müssen effizient angelernt und validiert werden. Hierzu sind enorme Mengen aufgenommener (Kamera-, Lidar- und Radar-)Sensordaten zu analysieren, zu annotieren und auch zu anonymisieren. Menge, Qualität und Diversität dieser Trainings- und Validierungsdaten bestimmen die Güte der daraus resultierenden DNNs. Der Annotationsprozess, auch Labeling genannt, ist dabei für die Klassifizierung der Objekte als Referenz für das Machine Learning erforderlich. Derzeit wird dieser Prozess überwiegend zeitaufwendig und manuell abgewickelt.

Understand AI verfügt über proprietäres Expertenwissen, das eine weitestgehende Automatisierung dieses Prozesses ermöglicht. Das Unternehmen bereitet ebenfalls mit Hilfe selbstlernender Algorithmen Trainings- und Validierungsdaten auf. Die zugrunde liegende Schlüsseltechnologie basiert auch auf künstlicher Intelligenz und sorgt für eine Datenanalyse und Datenannotation, die eine hohe Qualität der Trainingsdaten für KI-basierte Fahralgorithmen sicherstellen soll. Das Start-up entwickelt dafür KI- und webbasierte Werkzeuge. Das zugrunde liegende Know-how wird darüber hinaus bei der Extraktion von Simulationsszenarien aus Sensordaten verwendet.