US-Deutsches KI-Startup Recogni erhält 25 Millionen US-Dollar in Serie-A-Finanzierungsrunde
Entwicklung und Produktion leistungsstarker, energieeffizienter AI-Prozessoren zur Realisierung autonomen Fahrens
- Hauptinvestor GreatPoint Ventures: „Recogni-Plattform um mehrere Größenordnungen besser als alles, was wir bisher gesehen haben“
- Beteiligung von Toyota AI Ventures, BMW i Ventures, Faurecia, Fluxunit-OSRAM Ventures und weiteren Investoren
- Recogni CEO RK Anand: „Bahnbrechendes, völlig neues System für die Automobilindustrie – höchste Effizienz bei niedrigstem Energieverbrauch“
Das US-Deutsche Startup Recogni Inc., das eine bildverarbeitende KI-Technologie für autonome Fahrzeuge entwickelt, gab heute den erfolgreichen Abschluss einer Serie-A-Finanzierungsrunde in Höhe von 25 Millionen US-Dollar bekannt. Die Kapitalmaßnahme wird angeführt von GreatPoint Ventures unter Beteiligung von Toyota Ventures, BMW i Ventures, dem Automobilzulieferer Faurecia, Fluxunit – OSRAM Ventures und DNS Capital.
Die Automobilindustrie ist auf dem Weg zu autonomen Fahrzeugen. Hierzu sind vernetzte Computer erforderlich, die diese Fahrzeuge mit geringer Leistungsaufnahme effizient steuern. Heutige Testsysteme verbrauchen insgesamt noch viele Kilowatt. Zwar werden diese KI-Systeme offline „angelernt“, müssen aber später im Fahrzeug die Sensordaten in Echtzeit verarbeiten. Autonome Fahrzeuge haben heute das Limit der Verarbeitungseffizienz ihrer Prozessoren erreicht und bewältigen daher noch nicht die Anforderungen des autonomen Fahrens ab Level 3 aufwärts in den gegebenen Rahmenbedingungen. Recogni fokussiert sich auf die Entwicklung leistungsstarker AI-Prozessoren mit niedrigem Energieverbrauch für so genanntes Edge-Computing, um auf diese Weise autonome Fahrzeuge Realität werden zu lassen.
Das 2017 gegründete Unternehmen mit Hauptsitz in San Jose, Kalifornien, und einer Niederlassung in München, hat sich zum Ziel gesetzt, die KI-basierte Sensordatenverarbeitung für autonome Fahrzeuge der Stufe 2+ zu revolutionieren. Mit seinem neuen visuellen Erkennungssystem löst Recogni das Endpunkt-Inferenzproblem autonomer Fahrzeuge und ermöglicht so den Wechsel hin zur vollen Autonomie der Stufen 3, 4 und 5. Die Gründer des Unternehmens verfügen über umfangreiche Branchenerfahrung in den Bereichen Systemdesign, KI, Vision und Chip-Design.
„Wir sehen durch die Recogni-Plattform eine große Chance, das Ziel der vollständigen Fahrzeugautonomie wirklich zu erreichen“, sagte Ashok Krishnamurthi, Managing Partner bei GreatPoint Ventures. „Bei unserer Marktrecherche haben wir festgestellt, dass die meisten Technologien zur Beschleunigung neuronaler Netze entweder auf maximale Rechnerleistung oder auf minimierte Leistungsaufnahme getrimmt sind – kein System ist für beide Anforderungen optimiert. Wir glauben, dass die Recogni-Plattform um mehrere Größenordnungen besser sein wird als alles, was wir bisher gesehen haben. Außerdem kennen wir das Team seit vielen Jahren und haben es bereits in der Vergangenheit unterstützt. Dies ist nach unserer festen Überzeugung genau die richtige Mannschaft, um diese vielversprechende Technologie nicht nur zu entwickeln, sondern auch zur Anwendung bei den Automobilherstellern zu bringen.“
Recogni plant, das neue Kapital zur Entwicklung des bis dato leistungsfähigsten Inferenzsystems zu nutzen. Es fusioniert Videodaten mit Radar-/Lidar-Daten nach modernstem Stand der Technik. Das Team der Münchner Recogni-Niederlassung wird sich auf sämtliche Aufgaben im Bereich der KI-Entwicklung konzentrieren und soll innerhalb der kommenden zwölf Monate genau wie sein kalifornischer Counterpart deutlich wachsen. Gilles Backhus, Head of Artificial Intelligence und einer der Recogni Mitgründer, studierte am Münchner CDTM, das bereits zahlreiche erfolgreiche Startup-Teams hervorgebracht hat.
Recogni befindet sich bereits in Gesprächen mit mehreren Automobilherstellern, um diesen bald die gesamte Palette seiner Grundlagentechnologie von den Modulen bis zur Software zur Verfügung zu stellen.
„Die Herausforderungen innerhalb des Autonomie-Ökosystems der Stufen 2+, 3, 4 und 5 reichen von der Erfassung bzw. Generierung von Lerndaten bis hin zur Ableitung in Echtzeit. Außerdem benötigen diese Fahrzeuge die Leistungsfähigkeit eines Rechenzentrums und dürfen dennoch nur geringste Mengen an Energie verbrauchen“, sagte RK Anand, CEO von Recogni. „Bei der Entwicklung eines entsprechend ausgelegten, völlig neuen Systems für die Automobilindustrie mit Schwerpunkt auf höchster Effizienz bei niedrigstem Energieverbrauch, profitieren wir von unserem technologischen Hintergrund in den Bereichen Machine Learning, Computer Vision, Chip- und Systemdesign. Diese Finanzierungsrunde, eine der größten Serie-A-Runden im Chip-Segment überhaupt, bestätigt unsere Erfahrung und unseren verantwortungsvollen Ansatz.“
Gründungsgeschäftsführer von Toyota AI Ventures Jim Adler safte dazu:
„Autonome Systeme werden intelligenter und schneller durch leistungsfähigere Prozessoren. Die nächste Stufe ist die weitere Erhöhung der Intelligenz dieser Maschinen bei gleichzeitig deutlich geringerer Leistungsaufnahme. Wir sind begeistert von Recognis Architektur für leistungsstarkes AI-Edge-Computing bei geringem Energieverbrauch und freuen uns auf die Zusammenarbeit mit dem Team beim Aufbau sicherer und effizienter autonomer Systeme.“
Marcus Behrendt, Partner bei BMW i Ventures, teilte mit:
„Die Fähigkeit, Sensordaten per Edge-Processing effizient und in Echtzeit zu verarbeiten, ist für autonome Fahrzeuge eine wichtige Entwicklungsrichtung. Die Automobilindustrie setzt ihren Weg in Richtung teil- und vollautonomes Fahren fort, und wir sind überzeugt, dass Recognis erfahrenes Team mit dem richtigen Ansatz zur Lösung dieser kritischen Fragen beiträgt.“
„Wir sind fest von der Sensorenfusion auf Basis von Kamera, Radar und Lidar überzeugt, aber die Rechenanforderungen für diese Algorithmen bleiben heute einer der kritischen Engpässe beim autonomen Fahren“, erklärte Sebastian Stamm, Investment Manager bei Fluxunit – OSRAM Ventures. „Recogni löst dieses Problem mit einem einzigartigen und disruptiven Ansatz – wir sind stolz darauf, dieses Team aus erstklassigen IC- und Systementwicklern sowie Automotive KI-Experten zu unterstützen.“
Quelle: dpa-Presseportal
