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Mit Resilienz zum Erfolg

Deep Virtuality

Im Volkswagen Data:Lab München wird an der Zukunft der Informationstechnologie ganz praktisch gearbeitet. Bestes Beispiel: das Startup „Deep Virtuality“ des Ingenieurs Erich Payer.

Wenn Erich Payer Montagmorgen zum Zug geht, um nach München zu fahren, lässt er seine geliebten Laufschuhe im Flur stehen. Das ist ein ziemliches Opfer für den passionierten Läufer. Aber er reist mit leichtem Gepäck. Alles, was er in den kommenden Tagen braucht, passt in einen kleinen Trolley: Kleidung, Laptop – und ein Leder-Kalender im DIN A5 Format. Darin steckt so ziemlich die ganze Welt des Erich Payer. Aufzeichnungen, Ideen, Skizzen, Postkarten, Screenshots von Simulationsergebnissen und KI-Prognosen sowie E-Mail-Fragmente an seine jüngste Tochter Elisa, die in San Francisco studiert.

Payer hat 2016 die Firma „DeepVirtuality“ gegründet, die künstliche neuronale Netzwerke entwickelt, welche Designern und Ingenieuren die Möglichkeit geben, hochentwickelte Vorhersagen über die wichtigsten mechanischen Eigenschaften von Produkten zu machen. Hinter der Firma verbirgt sich eine Kombination aus 30 Jahren Erfahrung als Ingenieur und Deep Learning, also der Künstlichen Intelligenz (KI) und der künstlichen neuronalen Netze. „Dass das Ganze jetzt zusammenkam, war ein wenig Zufall“, erzählt der 56-Jährige begeistert. „So wie wir es miteinander verknüpfen, hat es immenses Potenzial.“

Erich Payer

Die von „DeepVirtuality“ bearbeiteten Datenmengen bewegen sich beim Training eines 'typischen' neuronalen Netzes - um Prognosen zur Steifigkeit, Festigkeit, den Schwingungen oder Akustik von Fahrzeugkomponenten abgeben zu können - im "hohen Giga-Byte Bereich". Bei umfassendere KI-Prognosen, beispielsweise im Rahmen des Crash-Verhaltens von Fahrzeugen, handelt es sich um Terra-Bytes. Die Datenmenge ist also immens hoch, aber immer abhängig von der Aufgabenstellung. „In dem Punkt erhoffe ich mir neue Impulse vom Data:Lab“, sagt der Österreicher. Drei Monate hat er dafür Zeit.

Payer ist Ingenieur durch und durch. Aufgewachsen ist er in einer Gegend der Steiermark, in der die Stahlindustrie bis Anfang der 1980er Jahre den Alltag bestimmte. In Mürzzuschlag wurde 1912 der erste rostfreie Stahl entwickelt, von hier stammt Viktor Kaplan, der Erfinder der gleichnamigen Turbine. Auch Literatur-Nobelpreisträgerin Elfriede Jelinek wurde hier geboren. In Mürzzuschlag lebte man, um im Stahlwerk zu arbeiten. So auch Payers Eltern. Doch die Mutter wollte, dass aus ihm „was wird“. So war er der erste aus der Siedlung mit Matura, dem österreichischen Pendant zum Abitur. Es folgten Maschinenbaustudium, die Gründung eines Ingenieurbüros und die erste Zusammenarbeit mit der Automobilindustrie. Schwerpunkt  schon damals: Simulationsverfahren.

Es ist eine Software zur Produktentwicklung, die von Ingenieuren für Ingenieure entwickelt wurde. Die KI ist in dieser Form eine revolutionäre Basis.

Auch heute beschäftigt er sich noch mit Simulationsverfahren. Dazwischen lag aber eine berufliche Berg- und Talfahrt. Nach einem beruflichen Rückschlag definierte sich der Ingenieur neu. Er will nur noch an Lösungen arbeiten, die ihn voll und ganz interessieren. So entwickelte er eine sogenannte Finite-Elemente-Software, mit der das physikalische Verhalten beliebiger Produkte unter realen Betriebsbedingungen am Computer wirklichkeitsnah simuliert werden kann. Die also – vereinfacht ausgedrückt – Fragen klärt wie: Wie reagiert ein Tennisschläger, wenn er den Ball mit voller Wucht trifft?

2011 stellte Payer seine Software als Open-Source-Projekt ins Netz. Bald fiel ihm auf, was einer seiner jungen Mitarbeiter ganz spielerisch mit KI im Bereich der Bilderkennung anstellt. Und 2016 verknüpfte er sein Ingenieurwissen, die von ihm entwickelte Software und die KI-Kenntnisse seines Mitarbeiters Michael Pucher. „Unsere neue KI-Lösung basiert auf diesem Know-how-Dreieck. Es ist eine Software zur Produktentwicklung, die von Ingenieuren für Ingenieure entwickelt wurde. Die KI ist in dieser Form eine revolutionäre Basis.“

Im Startup Collaboration-Space des Volkswagen Data:Labs trifft Payer auf Querdenker und Getriebene. Hier sollen Hard- und Softwarelösungen junger Unternehmen nutzbar gemacht werden. Die Startups werden mit 30.000 Euro gefördert, sie tauschen sich mit ihren Mentoren aus, treffen sich mit Experten des Data:Lab und es beginnt die Vernetzung im Konzern. Payer stellt an diesem trüben Novembertag seine Innovation vor: Der Weltmarkt im Bereich Simulations-Software ist über fünf Milliarden Euro schwer und wird von einer Handvoll Player dominiert. „Mit unserer KI-Lösung könnten wir einen Großteil davon abdecken – weil wir schneller und präziser sind. Aber wir brauchen hier den Hebel eines Konzerns wie Volkswagen.“

„Die beste Überzeugungsarbeit kann ich leisten, wenn ich unsere KI-Lösungen in Pilotprojekten anwenden kann. Die Ergebnisse sprechen dann für sich.“ In den ersten Wochen machen sich Payer und sein Data:Lab-Mentor Daniel Weimer daran, die Ansprechpartner zu definieren und Termine zu bekommen. Sie reisen nach Wolfsburg, nach Ingolstadt. Payer bekommt die einzigartige Gelegenheit, sich unter anderem mit Ellen Gehrlach vom Data:Lab München der Startup Community vorzustellen. Es wird viel präsentiert, es werden Visitenkarten getauscht und doch hat der Gründer eine Woche vor Weihnachten das Gefühl, ihm laufe die Zeit davon. Payer hatte gehofft, rasch mit Pilotprojekten überzeugen zu können. Ernüchterung macht sich breit. „Es ist noch nichts konkret. Wenn ich mit Ingenieuren spreche, dann sind diese von unseren KI-Lösungen zwar immer fasziniert, konkrete Projekte konnten wir aber noch nicht akquirieren.“

Wir sind jetzt in der Lage, die Trainingszeiten extrem zu verkürzen. Dauerte das Training eines neuronalen Netzes bislang dreieinhalb Tage, sind es jetzt nur noch 13 Minuten.

Nun steht der Endspurt an. Payer freut sich darauf, noch ein paar Tage lang an seinem Schreibtisch in München arbeiten zu können, sich mit den anderen Startups aus dem Collaboration Space auszutauschen. Es ist sehr ruhig, keine Handys klingeln, man vermisst den Lärm von Kickertischen, die doch sonst so zum Klischee eines Startup-Labs gehören. Hier sitzen alle Protagonisten in luftigen, hellen Büros und arbeiten fast geräuschlos vor sich hin. Wenn Erich Payer an einer Idee tüftelt, springt er schon einmal urplötzlich auf, eilt an die Glaswand und schreibt mit einem Stift Formeln auf. Es dauert nicht lange, bis jemand aus einem Nebenzimmer dazukommt – die Männer tauschen sich aus, Payer verändert die Formel. Dieses Miteinander mit KI-Experten, der kurze Weg zum Data:Lab, um Tipps und Unterstützung holen zu können, die offene und interessierte Community, das alles genießt er. Noch ahnt er nicht, dass er in einer der kommenden Mittagspausen einen entscheidenden Tipp erhalten wird.
 

Bei jenem Mittagessen im Data:Lab kurz vor Weihnachten sitzt der Österreicher mit KI-Spezialisten zusammen. Er erzählt leidenschaftlich von „DeepVirtuality“ und wie durch KI-Lösungen der Produktentwicklungsprozess radikal verkürzt werden kann. Es geht um KI-Libraries. Das sind Software-Bibliotheken, die beispielsweise Lernalgorithmen für neuronale Netze zur Verfügung stellen. Diese lassen sich dann mit der eigenen Software verbinden. Welche dieser Libraries er also für die Trainings seiner neuronalen Netze verwende, fragt ihn ein Kollege. „PyBrain“? Ob er nicht „PyTorch“ ausprobieren wolle? Innerhalb von nur zwei Wochen passt Payers Mitarbeiter in Österreich, Michael Pucher, die firmeneigenen Software-Tools und die neue KI-Library aneinander an – und ein überraschender Durchbruch ist geschafft.

„Wir sind jetzt in der Lage, die Trainingszeiten extrem zu verkürzen. Dauerte das Training eines neuronalen Netzes für Kurbelwellen-Festigkeitsprognosen bislang dreieinhalb Tage, sind es jetzt nur noch 13 Minuten“, erzählt Payer Mitte Januar begeistert. Gerade hat er seine Abschlusspräsentation gehalten.

Wenn du an etwas glaubst, musst du Resilienz mitbringen. Denn natürlich sieht nicht jeder sofort, welches Potential in revolutionären, neuen Technologien steckt.

In der Zwischenzeit hatte er außerdem die Chance bekommen, für PSW,  einer Audi-Tochter aus Ingolstadt, ein Pilotprojekt zu realisieren. Payer erhielt die Konstruktionsdaten einer Fahrzeugkomponente und sollte zeigen, wie schnell und wie treffsicher die Berechnungen mit seinem System sind. Verglichen wurden sie mit bereits existierenden Ergebnissen von PSW.  „Nachdem wir die Daten von PSW bekamen, hatten wir in wenigen Stunden das Ergebnis. Und das sogar mit einer geringeren Soll/Ist-Abweichung als erwartet.“

Payer brennt darauf, die Vorteile seiner KI-Lösungen in weiteren Testprojekten unter Beweis stellen zu können. Die technologischen und auch die wirtschaftlichen. Zum Vergleich: Durch herkömmliche Simulation lassen sich Entwicklungszeiten um 50 bis 70 Prozent reduzieren. Durch den Einsatz von KI aber sogar um bis zu 90 Prozent, zeigen Studien.

Die Zusammenarbeit mit PSW stimmt Payer optimistisch. Auch zu anderen Unternehmen aus dem Volkswagen Konzern und zur Konzernforschung bestehen bereits vielversprechende Kontakte. Und auch Firmen fern der Automobilindustrie erwägen den Einsatz der KI-Lösungen, beispielsweise ein österreichischer Skihersteller. „Das sind strategische Entscheidungen für Unternehmen. Und deshalb wollen die natürlich auch sehen, dass es wirklich funktioniert“, zeigt Payer Verständnis. Letztlich komme es auf die Fakten an „Wenn unsere KI-Prognosen den Ergebnissen von wesentlich zeitaufwändigeren Simulationen entsprechen, dann überzeugt das Ingenieure.“

Als Payer und Pucher an ihrem letzten Tag im Data:Lab die Sachen zusammenpacken, haben eine Basis für die Markteinführung ihrer KI-Lösungen geschaffen. „Wenn du an etwas glaubst, musst du Resilienz mitbringen. Denn natürlich sieht nicht jeder sofort, welches Potential in revolutionären, neuen Technologien steckt“, analysiert Payer die Zeit im Data:Lab. Er habe gehofft gehabt, in den drei Monaten mehr Türen öffnen zu können. Letztlich nehme er aber zwei große Schätze mit nach Hause: „Die Menschen, die ich in der Zeit kennenlernen durfte. Und den Kantinen-Tipp des KI-Spezialisten, der unsere Lösungen so unglaublich effizient gemacht hat.“ Ein Gewinn, der von einer ganz anderen Seite als erwartet kam.

Dann machen sich Pucher, Payer und Tochter Elisa, die extra zur Abschlusspräsentation angereist ist, auf den Weg zurück Richtung Steiermark. Dort warten auch die Laufschuhe im Flur auf den Läufer. Und wenn man Payer erlebt hat, muss man kein Prophet sein, um zu erahnen, dass mit den nächsten Läufen auch jede Menge neuer Ideen geboren werden.
 

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Die Unternehmen

DeepVirtuality (Graz/Österreich und San Francisco/USA): KI-Lösungen, um die Prototyp-Entwicklung extrem zu beschleunigen. Dabei werden anstatt Simulation künstliche neuronale Netzwerke eingesetzt. Diese können an unterschiedlichen Stellen zum Einsatz kommen: Nachdem die Idee geboren wurde, nach Erstellung des CAD-Modells oder nach Erstellung eines ersten Simulation-Modells. An jeder dieser Stelle kann es durch Training der neuronalen Netze zu einer zielgenauen Prognose für den Prototyp kommen.

Relectrify (Melbourne/Australien): Recycling statt entsorgen. Die Firma um den Deutschen Valentin Münzel hat eine weltweit erste Plug-and-Play-Technologie entwickelt, die die Lebensdauer von Second-Life-Batterien deutlich erhöht. Anhand bereits benutzter Batterien aus Elektroautos zeigen die Ingenieure, wie diese für einen weiteren Gebrauch, z.B. als hochwertige Haushaltsbatterien, im Wirtschaftskreislauf gehalten werden können. Mit einem bis 2025 massiv ansteigenden Bedarf an Batterien für Elektrofahrzeuge und den damit anfallenden Alt-Batterien zeigt Relectrify neben der für die Umwelt wichtigen Wiederverwertung eine neue Wertschöpfungsquelle auf.

Medopad (London/Großbritannien): Virtueller Arzt in der Fahrerkabine. Der größte Player unter den drei Startups ist zwar erst 2011 gegründet worden, aber in Großbritannien bereits auf dem Gebiet der Gesundheitstechnologie etabliert. Medopad sammelt Patientendaten und bieten maßgeschneidert Unterstützung – in diesem Fall für professionelle Fahrer. Eine App ruft zu Pausen oder Bewegung auf, oder bemerkt, wenn ein Fahrer ermüdet.