Le auto autonome devono percepire il loro ambiente fedele alla realtà. Gli algoritmi corrispondenti vengono addestrati utilizzando un gran numero di registrazioni di immagini e video. Affinché l'algoritmo riconosca i singoli elementi dell'immagine, come un albero, un pedone o un segnale stradale, questi sono etichettati. L'etichettatura è migliorata e accelerata da capito.ai, una startup fondata dall'informatico Philip Kessler, che ha studiato al Karlsruhe Institute of Technology (KIT), e il suo co-fondatore Marc Mengler.

"Un algoritmo impara dagli esempi e più esempi esistono, meglio impara, " dice Philip Kessler. Per questo motivo, l'industria automobilistica ha bisogno di una grande quantità di materiale video e di immagini nell'apprendimento automatico per la guida autonoma. Finora, gli oggetti sulle immagini sono stati etichettati manualmente dal personale umano. "Grandi aziende, come Tesla, impiegare migliaia di lavoratori in Nigeria o in India per questo scopo. Il processo è laborioso e richiede tempo, " Spiega Kessler. "Noi di capisco.ai utilizziamo l'intelligenza artificiale per rendere l'etichettatura fino a dieci volte più rapida e precisa, " aggiunge. Sebbene l'elaborazione delle immagini sia altamente automatizzata in grandi parti, il controllo di qualità finale è effettuato dall'uomo. La combinazione di tecnologia e assistenza umana è particolarmente importante per le attività critiche per la sicurezza, come la guida autonoma, " dice il fondatore di capire.ai. Le etichette, chiamate anche annotazioni, nei file immagine e video devono concordare con l'ambiente reale con precisione pixel. Migliore è la qualità dei dati di immagine elaborati, migliore è l'algoritmo che utilizza questi dati per l'addestramento.

"Poiché non è possibile fornire immagini di addestramento per tutte le situazioni, come incidenti, ora offriamo anche simulazioni basate su dati reali, " dice Kessler. Sebbene la startup si concentri sulla guida autonoma, prevede inoltre di elaborare i dati delle immagini per l'addestramento di algoritmi per rilevare i tumori o per valutare le foto aeree in futuro. I principali produttori e fornitori di automobili in Germania e negli Stati Uniti sono tra i clienti della startup fondata da Kessler e Marc Mengler nel 2017. La sede principale dell'azienda si trova a Karlsruhe. Alcuni degli oltre 50 dipendenti lavorano negli uffici di Berlino e San Francisco. Nel 2018, la startup ha ricevuto un finanziamento di avvio per un importo di 2,8 milioni di dollari da un gruppo di investitori privati.

Nel 2012, Kessler, nato a Braunschweig, ha iniziato a studiare informatica al KIT, dove si è interessato all'intelligenza artificiale e alla guida autonoma durante lo sviluppo di un modello di auto autonomo nel gruppo di studenti KITCar. Ha considerato il lavoro nel gruppo universitario PionierGarage per studenti imprenditori e il suo soggiorno di un anno con Mercedes Research nella Silicon Valley, dove si è concentrato sull'apprendimento automatico e sull'analisi dei dati, "molto motivante" per avviare un'attività in proprio.

"In nessun altro luogo puoi imparare di più in un periodo di tempo più breve che in una startup. Di recente, l'interesse delle grandi aziende a collaborare con le startup è aumentato notevolmente, " dice il fondatore di 26 anni. Pensa che la Germania sia sonnambulo attraverso la prima ondata di intelligenza artificiale, in cui è stato utilizzato principalmente in dispositivi di intrattenimento e prodotti di consumo. "Nella seconda ondata, in cui l'intelligenza artificiale viene applicata nell'industria e nella tecnologia, La Germania potrà sfruttare il suo potenziale, "dice Kessler.