Os carros autônomos devem perceber seu ambiente fiel à realidade. Os algoritmos correspondentes são treinados usando um grande número de gravações de imagem e vídeo. Para que o algoritmo reconheça elementos de imagem única, como uma árvore, um pedestre ou uma placa de estrada, estes são rotulados. A etiquetagem é melhorada e acelerada por compreender.ai, uma startup criada pelo cientista da computação Philip Kessler, que estudou no Karlsruhe Institute of Technology (KIT), e seu cofundador Marc Mengler.

"Um algoritmo aprende por exemplos e quanto mais exemplos existirem, quanto melhor aprende, "Philip Kessler diz. Por este motivo, A indústria automotiva precisa de uma grande quantidade de material de vídeo e imagem em aprendizado de máquina para direção autônoma. Até aqui, os objetos nas imagens foram rotulados manualmente por uma equipe humana. "Grandes companhias, como Tesla, empregam milhares de trabalhadores na Nigéria ou na Índia para esse fim. O processo é problemático e demorado, "Kessler explica." Nós, da compreender.ai, usamos inteligência artificial para tornar a rotulagem até dez vezes mais rápida e precisa, "acrescenta. Embora o processamento de imagens seja altamente automatizado em grandes partes, o controle de qualidade final é feito por humanos. A combinação de tecnologia e cuidado humano é particularmente importante para atividades críticas de segurança, como direção autônoma, "diz o fundador da compreender.ai. Os rótulos, também chamado de anotações, na imagem e os arquivos de vídeo devem concordar com o ambiente real com precisão de pixel. Quanto melhor for a qualidade dos dados de imagem processados, melhor é o algoritmo que usa esses dados para treinamento.

"Como as imagens de treinamento não podem ser fornecidas para todas as situações, como acidentes, agora também oferecemos simulações baseadas em dados reais, "Kessler diz. Embora a startup se concentre na direção autônoma, também planeja processar dados de imagem para algoritmos de treinamento para detectar tumores ou para avaliar fotos aéreas no futuro. Os principais fabricantes e fornecedores de automóveis na Alemanha e nos EUA estão entre os clientes da startup criada por Kessler e Marc Mengler em 2017. A sede da empresa está localizada em Karlsruhe. Alguns dos mais de 50 funcionários trabalham em escritórios em Berlim e São Francisco. Em 2018, a startup recebeu financiamento de startup no valor de USD 2,8 milhões por um grupo de investidores privados.

Em 2012, Kessler, nascido em Braunschweig, comecei a estudar informática no KIT, onde se interessou por inteligência artificial e direção autônoma ao desenvolver um modelo de carro autônomo no grupo de alunos KITCar. Ele considerou trabalhar no grupo da universidade PionierGarage para estudantes empreendedores e sua estadia de um ano na Mercedes Research no Vale do Silício, onde ele se concentrou em aprendizado de máquina e análise de dados, "altamente motivador" para abrir seu próprio negócio.

"Em nenhum outro lugar você pode aprender mais no mais curto período de tempo do que em uma startup. Recentemente, o interesse de grandes empresas em cooperar com startups aumentou consideravelmente, "diz o fundador de 26 anos. Ele acha que a Alemanha passou como um sonâmbulo durante a primeira onda de inteligência artificial, em que foi usado principalmente em dispositivos de entretenimento e produtos de consumo. "Na segunda onda, em que a inteligência artificial é aplicada na indústria e tecnologia, A Alemanha será capaz de usar seu potencial, "Kessler diz.