Los coches autónomos deben percibir su entorno fiel a la realidad. Los algoritmos correspondientes se entrenan utilizando una gran cantidad de grabaciones de imágenes y videos. Para que el algoritmo reconozca elementos de una sola imagen, como un árbol, un peatón o una señal de tráfico, estos están etiquetados. El etiquetado se mejora y acelera con Understanding.ai, una startup establecida por el científico informático Philip Kessler, que estudió en el Instituto de Tecnología de Karlsruhe (KIT), y su cofundador Marc Mengler.

"Un algoritmo aprende con ejemplos y cuantos más ejemplos existan, cuanto mejor aprende, "Dice Philip Kessler. Por esta razón, La industria automotriz necesita una gran cantidad de material de video e imágenes en aprendizaje automático para la conducción autónoma. Hasta aquí, Los objetos de las imágenes han sido etiquetados manualmente por personal humano. "Grandes compañías, como Tesla, emplear a miles de trabajadores en Nigeria o India para este propósito. El proceso es problemático y requiere mucho tiempo, ", Explica Kessler." En Understanding.ai utilizamos inteligencia artificial para hacer que el etiquetado sea hasta diez veces más rápido y preciso, ", añade. Aunque el procesamiento de imágenes está muy automatizado en grandes partes, El control de calidad final es realizado por humanos. La combinación de tecnología y atención humana es particularmente importante para las actividades críticas para la seguridad. como la conducción autónoma, ", dice el fundador de Understand.ai. Las etiquetas, también llamadas anotaciones, en los archivos de imagen y video deben coincidir con el entorno real con precisión de píxeles. Cuanto mejor sea la calidad de los datos de imagen procesados, mejor es el algoritmo que utiliza estos datos para el entrenamiento.

"Como las imágenes de entrenamiento no se pueden proporcionar para todas las situaciones, como accidentes, ahora también ofrecemos simulaciones basadas en datos reales, ", Dice Kessler. Aunque la startup se centra en la conducción autónoma, también planea procesar datos de imágenes para entrenar algoritmos para detectar tumores o evaluar fotografías aéreas en el futuro. Los principales fabricantes y proveedores de automóviles de Alemania y EE. UU. Se encuentran entre los clientes de la startup establecida por Kessler y Marc Mengler en 2017. La oficina principal de la compañía se encuentra en Karlsruhe. Algunos de los más de 50 empleados están trabajando en oficinas en Berlín y San Francisco. En 2018, La puesta en marcha recibió financiación inicial por un monto de 2,8 millones de dólares estadounidenses por parte de un grupo de inversores privados.

En 2012, Kessler, nacido en Braunschweig, comenzó a estudiar informática en KIT, donde se interesó por la inteligencia artificial y la conducción autónoma al desarrollar un modelo de coche autónomo en el grupo de estudiantes de KITCar. Consideró trabajar en el grupo universitario PionierGarage para estudiantes emprendedores y su estadía de un año con Mercedes Research en Silicon Valley, donde se centró en el aprendizaje automático y el análisis de datos, "muy motivador" para establecer su propio negocio.

"En ningún otro lugar se puede aprender más en un período de tiempo más corto que en una startup. Recientemente, el interés de las grandes empresas por cooperar con las startups aumentó considerablemente, ", dice el fundador de 26 años. Cree que Alemania pasó como sonámbulo a través de la primera ola de inteligencia artificial, en el que se utilizó principalmente en dispositivos de entretenimiento y productos de consumo. "En la segunda ola, en el que se aplica la inteligencia artificial en la industria y la tecnología, Alemania podrá utilizar su potencial, "Dice Kessler.