16.07.2019

dSpace übernimmt Karlsruher Start-up understand.ai

Für eine nichtveröffentlichte Summe übernimmt dSpace das seit 2016 in Karlsruhe ansässige Start-up understand.ai, das im Bereich KI (künstliche Intelligenz) mit Fokus auf die automatisierte Datenanalyse, Datenannotation und Extraktion von Simulationsszenarien für autonome Fahrzeuge tätig ist.


understand.ai bietet mit „semantic segmentation“ eine Methode zur Datenannotation. (Bild: dSpace/understand.ai)

Mit den Technologien des erworbenen Unternehmens will dSpace sein Portfolio an integrierten Entwicklungs- und Testlösung für autonomes Fahren erweitern. Unter dem Dach der dSpace Gruppe wird understand.ai die Themen „Einsatz von künstlicher Intelligenz“ und „cloudbasierte Werkzeuge“ weiterentwickeln und das Vertriebsnetz von dSpace für die Vermarktung seiner Produkte und Dienstleistungen nutzen.



Wozu dienen KI-Systeme

Bei der Entwicklung und Einführung von autonom fahrenden Fahrzeugen kommt es 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. Heute wird dieser Prozess überwiegend zeitaufwendig und nicht immer auf bestem Qualitätsniveau manuell abgewickelt. understand.ai verfügt laut dSpace 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 effiziente Datenanalyse und präzise Datenannotation, die eine hohe Qualität der Trainingsdaten für KI-basierte Fahralgorithmen sicherstellt.


understand.ai entwickelt dafür KI- und webbasierte Werkzeuge. Das zugrunde liegende Know-how wird darüber hinaus bei der Extraktion von Simulationsszenarien aus Sensordaten verwendet.


 


--> -->