Hinter den beeindruckenden Landschaften des Microsoft Flight Simulator steckt ein Grazer Startup

Der Microsoft Flight Simulator nutzt die KI-Technologie des Grazer Unternehmens Blackshark.AI, um den gesamten Planeten digital abzubilden.
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Die Spielegrafik des Microsoft Flight Simulator.
Die Spielegrafik des Microsoft Flight Simulator. (c) Screenshot
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zusammengefasst mit der Unterstützung
des Linzer-Startups Apollo AI.

  • Selbst für Menschen, die ansonsten Flugsimulatoren als Nischenprodukt abtun, ist klar: Das Spiel, welches am 18. August erscheinen wird, dürfte mindestens in punkto Spielegrafik neue Maßstäbe definieren.
  • Microsoft ist seit Monaten bemüht, den Buzz um den Flight Simulator im Vorfeld des Release-Termins weiter anzuheizen und veröffentlicht regelmäßig Videos rund um das Spiel.
  • Und im aktuellen Video wird auch ein Kontext zu Österreich hergestellt: Blackshark.ai ist ein AI-Startup aus Graz.
  • Blackshark.ai errechnet mittels KI 3D-Modelle aus Satellitenbildern.
  • So wird ein digitaler Zwilling unserer Welt erschaffen.

Ist das ein Drohnenvideo, oder ist das die Gaming-Grafik? Diese Frage hat sich wohl jeder gestellt, der in den vergangenen Monaten Demo-Videos von Microsofts neuem „Flight Simulator“ gesehen hat. Selbst für Menschen, die ansonsten Flugsimulatoren als Nischenprodukt abtun (so wie der Autor dieses Artikels), ist klar: Das Spiel, welches am 18. August erscheinen wird, dürfte mindestens in punkto Spielegrafik neue Maßstäbe definieren.

Microsoft ist seit Monaten bemüht, den Buzz um den Flight Simulator im Vorfeld des Release-Termins weiter anzuheizen und veröffentlicht regelmäßig Videos rund um das Spiel. Und im aktuellen Video wird auch ein Kontext zu Österreich hergestellt: Blackshark.ai ist ein AI-Startup aus Graz. Das Team hat nichts Geringeres als den Großteil der Städtegrafiken für den neuen Flugsimulator gestaltet – und zwar mit Hilfe Künstlicher Intelligenz.

Über 50 AI-Spezialisten, Geospacial Engineers, Rendering-Developer und Datenwissenschaftler haben drei Jahre lang an dem Projekt gearbeitet. Thomas Richter-Trummer, CTO von Blackshark.ai, ist selbst Pilot: „An diesem Flugsimulator zu arbeiten, war für mich so, als würde ein Traum wahr werden“, sagt er in dem Video.

Video: Blackshark.ai und der Flight Simulator

Blackshark: AI-Landschaften aus Satelliten-Daten

Blackshark.AI nutzt Satellitendaten, um daraus mit Hilfe von AI digitale Zwillinge zu erstellen, die wiederum in dem Computerspiel verwendet werden. Denn Daten zu Städten wie Seattle und New York waren bereits vorhanden – aber von 99,8 Prozent der Gebäude, Vegetation und Infrastruktur auf unserem Planeten sind noch nicht in 3D verfügbar, sagt der CTO.

Mit Hilfe der Microsoft Azure Cloud werden die Gebäude auf den Satellitenbildern klassifiziert, eine patentierte Technologie rekonstruiert anschließend Gebäude-Attribute in detailliertem 3D. Features wie etwa die Gebäudegröße gehen aus den vorhandenen Daten hervor. Andere Details – etwa zu den Gebäudefassaden – werden auf Basis von kontextuellen Daten, etwa der geographischen Lage des Gebäudes, hinzugefügt. Vom Spieler können die 3D-Modelle später in Echtzeit gestreamed werden.

1,5 Milliarden AI-Gebäude im Flight Simulator

„Im Lauf der vergangenen drei Jahre haben wir rund 1,5 Milliarden Gebäude auf diese Art rekonstruiert und 13 Millionen Quadratkilometer Vegetation erstellt“, sagt Stefan Habenschuss, Head of Machine Learning bei Blackshark.ai: Das zeige vor allem die Skalierbarkeit und Performance der verwendeten Technologie. Künstliche Intelligenz fülle hier die Lücken, „so dass der Spieler tatsächlich den Eindruck gewinnt, über die echte Welt zu fliegen.“

Fabian Schlager, Cloud Solution Architect bei Blackshark.ai, hebt dabei auch die Leistung der Azurte-Cloud hervor: Hunderte virtuelle Maschinen wurden hier parallel verwendet, um den gesamten Planeten in weniger als 72 Stunden zu berechnen. „Dabei wurden etliche Petabyte an Daten verarbeitet“, sagt Schlager: „Mit der Azure Cloud können Daten mit einer Rate von über 10 Gigabyte pro Sekunde verarbeitet werden.“

Trailer: Die Spielegrafik des Flight Simulator

die Redaktion

Wie man auch mit wenig Daten KI-Lösungen nutzen kann

Transfer Learning kann helfen, wenn nicht genug Daten für den Einsatz von KI-Anwendungen zur Verfügung stehen.
/wie-man-auch-mit-wenig-daten-ki-losungen-nutzen-kann/
(c) TRUMPF Maschinen Austria

Daten sind das neue Öl, sagt man – denn nichts zuletzt sind sie der Treibstoff, der den Motor der Künstlichen Intelligenz antreibt. Doch was tun, wenn die nötigen Daten fehlen, um KI-basiert Prognosemodelle, zum Beispiel im industriellen Bereich, effizient nutzen zu können? Hier kann unter anderem eine Methode namens „Transfer Learning“ eingesetzt werden. Beim Transfer Learning bedient man sich vortrainierter Modelle aus anderen Kontexten, wodurch ein Mangel an Trainingsdaten kompensiert und die KI daher günstiger und leichter eingesetzt werden kann. Eingesetzt wird dies in Österreich zum Beispiel beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).

Transfer Learning: Anschaulich illustriert

(c) SCCH

Links: Klassisches Machine Learning from Scratch bei dem für jeden Datensatz mit unterschiedlicher statistischer Charakteristik (z.B. Bilder einer Inspektionskamera für einen speziellen Bauteil) ein eigenes Modell gelernt wird (z.B. um einen Defekt im Bauteil zu erkennen). Das kann bei einem neuen Bauteil welcher nur in kleiner Menge produziert wird zu Problemen führen, da klassische Machine Learning Modelle sehr datenhungrig sind und schlechte Ergebnisse liefern, wenn zu wenige Daten vorhanden sind.

Rechts: Transfer Learning ist eine Erweiterung des klassischen Machine Learning Ansatz, die darauf abzielt Informationen neuer Daten mit Informationen alten Daten derart zu kombinieren, sodass das Problem von zu wenig Information (z.B. zu wenige Inspektionsbilder eines neuen Bauteils) gelöst werden kann.

Industrie als Vorreiter des Transfer Learning

„Seit 2010 setzen wir im Bereich Data Science Methoden des Transfer Learning ein. Vorbild waren Ansätze, mit denen bestehende Daten zur Problemlösung A mittels Künstlicher Intelligenz (KI) auf ein verwandtes Problem B übertragen werden können“, sagt Bernhard Freudenthaler, Area Manager Software Science am SCCH.

Da es kaum Forschung mit Industriedaten gab, hat das SCCH mit Wirtschaftspartnern Testreihen durchgeführt, um Prozessdaten zu generieren, mit denen KI-Systeme schrittweise trainiert werden, korrekte Werte vorherzusagen und damit den Verarbeitungsprozess zu steuern. „Der Vorteil für Industriebetriebe liegt in der Zeiteinsparung. Denn ohne Transfer Learning muss für jede Maschinenkonfiguration das Training der KI wieder von Neuem begonnen werden.

Transfer Learning ist auch Thema im COMET-Projekt Deepred (Deep Learning based Predicictive Analytics and Optimization). Ein Schwerpunkt ist die Unterstützung vieler ähnlicher Prozesse mit dem Ziel, die richtige Lösung ohne teure, umfassende und prozessspezifische Datensammlung zu finden. Dadurch können KI-basierte Produktionsprozesse flexibler gestaltet und Trainingszeiten des KI-Modells im besten Fall ganz vermieden werden“, so Freudenthaler.

Künstliche Intelligenz für die Blechfertigung

In einer Forschungskooperation arbeitet das SCCH außerdem mit dem oberösterreichischen Maschinenbauunternehmen TRUMPF Maschinen Austria zusammen. „Wir sehen diese Entwicklung als große Chance“, sagt dazu Bernhard Fischereder, Leiter Forschung und Entwicklung bei TRUMPF: „Ziel der langfristigen Zusammenarbeit ist es, die Erkenntnisse der aktuellen Forschung zur Künstlicher Intelligenz und Industrie 4.0 in der Blechbearbeitung zu verankern.“

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