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Hinter Serviceleistungen verbergen sich hochkomplexe Prozesse und Technologien. Zum Service gehören auch immer Menschen: Sie setzen Technik ein, planen Services und entwickeln innovative Lösungen. In unserer Serie „Manager:in im Porträt“ stellt die Service Today-Redaktion  Entscheider:innen vor, die mit ihrer Erfahrung und ihrem Wissen innovative Dienstleistungen für ein Unternehmen entwickelt, etabliert und somit das Unternehmen wesentlich vorangebracht haben. Für die Folge in dieser aktuellen Ausgabe sprach Service Today-Redakteur Michael Braun mit  Paul Stangl, Head of GIS beim KI-Start-up blackshark.ai.

In vielen Bereichen wird heute mit einem digitalen Zwilling gearbeitet – man kennt das zum Beispiel aus dem Maschinen- und Anlagenbau. Geht‘s auch größer? Ja, sagt Paul Stangl. Er arbeitet als Head of GIS (Geoinformationssysteme) bei blackshark.ai, einem Start-Up aus Graz, mit Mitarbeiter:innen auf der ganzen Welt wie Wien, Zagreb, Niederlande, Deutschland oder den USA – der echten Welt, versteht sich. Mit den rund 100 Mitarbeitenden wollen sie nichts weniger als ein digitales Abbild der Erde erstellen.
Jede:r fängt mal klein an, heißt es so schön – und in dem Fall ist natürlich erst einmal alles kleiner als die Welt. Paul Stangl hat angefangen mit  informatikähnlichen Studien in Graz, dann hat es ihn zu Umweltsystemwissenschaften hingezogen. „Ich habe aber immer viel nebenbei gearbeitet,  und dann war es für mich irgendwann logisch, mit dem Bachelor in Geographie das Studium abzuschließen, statt weiter auf den Magister zu gehen“, erklärt er. Denn er hat auch viel an der Uni gearbeitet, zum Beispiel als Systemadministrator, und dieses Wissen kommt ihm heute in dem KI-Startup auch immer wieder zugute, gerade wenn es darum geht, Themen zusammenzuführen und lösungsorientiert zu arbeiten. „Den Master in nachhaltiger Stadt und Regionalentwicklung hatte ich begonnen, die Master-Arbeit aber nicht abgeschlossen, sondern ich bin dann in den Job gegangen. Der Master war und ist aber auch kein Muss für mich, denn er hätte mir in den Firmen, in denen ich bisher gearbeitet habe, nichts gebracht. Ich bin ein großer Praktiker und eher schlechter Theoretiker, deswegen war bei der Master-Arbeit der praktische Teil zwar fertig, ich hätte aber noch Theorien zu Datenbanken schreiben müssen“, erklärt er. Dabei war das Umfeld sogar spannend: „Das war ein historisches GIS-Projekt, letztlich aber nichts für mich, eben wegen des Theorie-Teils. Und als dann der Job bei Blackshark anstand, war es für mich uninteressant.“ Paul Stangl hat für sich rausgefunden: „Programmieren ist nicht mein Bereich, aber ich verstehe die Komplexität von Code und wie man mit Programmierern kommunizieren muss. Insofern war die Kombination aus den Ansätzen in der Informatik und in der Geographie schon sinnvoll, weil beides in  meinen Job mit hineinspielt.“

Ausgangspunkt war der Microsoft Flugsimulator

Ursprünglich angefangen hat er bei Bongfish, einem Computerspiele-Hersteller. „Wir haben da am Microsoft Flugsimulator gearbeitet, und ich habe dabei mit dem Digitalisieren von Luftbildern begonnen, zum Trainieren der KI für den Simulator. Aus dieser Arbeit sind wir auf die Idee gekommen, das professionell umzusetzen – daraus hat sich dann blackshark.ai ausgegründet.“
Bei blackshark.ai handelt es sich also um ein Start-up, das langsam gewachsen ist, mit dem klassischen Ansatz, der ein Start-up ausmacht – nicht mit eigenen Geldmitteln, sondern über Investoren. „Wir gehen aus von 2D-Satellitenbildern und verwenden KI-Modelle, um Gebäude und Vegetation zu detektieren, so dass diese dann mit klassischen geographischen Informationen wie kulturelle Regionen zusammengeführt werden können. Ist es eine Innenstadt? Sind es eher Vororte? Haben wir das ermittelt, platzieren wir in einer 3D-Umgebung ein für den Standort geotypisches Haus.“ Es ist also nicht das exakte Haus, weil man aus der Satellitenperspektive nicht zwangsläufig die Fassade sieht, sondern ein Haus, das ähnlich ist.
„Unsere Vision ist nicht nur, diesen geotypischen Digital Twin für den gesamten Planeten zu erstellen, sondern das auch in einer relativ schnellen Zeit. Unser Anspruch ist, dass wir bei Eingang neuer Satellitenbilder innerhalb von Tagen Updates einspielen können“, erklärt er. „Wir wollen die Welt nachbauen, da müssen wir natürlich alles, was auf der Welt passiert, irgendwie nachbilden. Da ist alles wichtig, und da kommt es darauf an, offen zu sein und kein vorgefasstes Bild haben. Aus meiner Perspektive findet sich an jeder Ecke potenzielle Arbeit. Deswegen sitze ich auch nicht mehr gerne am Fenster im Flugzeug – das ist immer zu knapp an der Arbeit“, sagt er. Nicht nur die digitale Welt entwickelt sich, sondern auch die Technologie, um sie abzubilden: „Es kommen immer mehr Satellitenanbieter dazu, die auch Start-ups immer bessere Auflösungen bieten können. Und neben Bildsatelliten kommen auch radarbasierende Satelliten dazu, und damit neue Daten.“
Wer hat einen Nutzen von einem digitalen Zwilling der Welt? Fluggesellschaften zum Beispiel. Sie können die Services nutzen, um Piloten zu  trainieren: „Wir erstellen hauptsächlich Flugsimulationen – wir kommen ja schließlich vom Flugsimulator. Das geht hin bis zu Full Flight Simulatoren, bei denen die Piloten alles lernen, in den bekannten Kabinen-Simulatoren.“ Bevor sie die echten Flugzeuge fliegen, sind Piloten viele Stunden in so einem Simulator. „Und was man da sehen kann, das machen wir“, erklärt Paul Stangl.
Natürlich gibt es auch andere Simulationen – für Betreiber von Windparks zum Beispiel, so dass man Menschen zeigen kann, wie ihr Umfeld später aussieht, wenn das Windrad dort steht: „Die herkömmlichen Methoden gehen mehr in Richtung Renderings aus einer beliebigen Gegend samt Karte, aber da kann man sich oft nichts vorstellen. Wir können die Betroffenen an den Bildschirm abholen, so dass sie mit einem Gamepad genau sehen können, wie es vom eigenen Haus aus dann aussehen wird, oder von dem Weg, den sie mit ihren Hunden gehen.“ Nur Simulationen für Autohersteller erstellt blackshark.ai noch nicht: „Hier muss man einfach sehr genau sein – soweit sind wir noch nicht.“
Wie kann man sich das technisch vorstellen? „Es ist ein Zusammenfügen aus KI-Daten und klassischen geographischen Daten, und alles zusammen ergibt dieses Bild. Landnutzungskartierungen, die gerade in einem EU-Projekt kartiert worden sind, fließen da zum Beispiel mit hinein“, erläutert der Experte. Auch bei der Generierung der Gebäude gibt es eine stringente Systematik: „Unsere Gebäude funktionieren so, dass wir den Grundriss, die Gebäudehöhe, den Dachtyp, die Dachfarbe und ein paar andere Informationen ermitteln, und daraus entsteht dann zum Beispiel ein deutsches Einfamilienhaus. In den USA und in Europa sind wir mit den Simulationen schon gut, aber es gibt noch ganz viele Gebäudetypen in Afrika oder Asien, an denen wir noch arbeiten müssen“, erklärt er. Eine Herausforderung ist übrigens auch die unmittelbare Umgebung von Paul Stangl selbst:  „In Österreich ist die Landschaft sehr zersiedelt – für uns eine Herausforderung, das mit der KI zu rechnen; das kostet natürlich auch mehr Geld, wenn die KI solche Regionen berechnen muss.“ Reagieren muss das Start-up auch, wenn sich Landschaften verändern. „Wir fragen uns dann immer, was jedes Ereignis für unseren digitalen Zwilling bedeutet.“
Wichtig für die wirklichkeitsnahe Modellierung ist seiner Ansicht nach auch, zu wissen, wo welche Bäume platziert werden können: „Wir wissen zum Beispiel, welche Vegetationszone an einem bestimmten Ort vorherrschen müsste, aber durch den Menschen ist die Realität natürlich beeinflusst.“

Diverses Team arbeitet an den Services

An den Services von blackshark.ai arbeitet ein diverses Team: „Wir setzen aufMitarbeitende, die gerade beim Digitalisieren der Luftbilder fit sind, um die KI trainieren zu können. Unser Team ist dazu sehr international aufgebaut, die Kolleg:innen kommen in dem Bereich aus Serbien, den USA, aus Mexiko und natürlich aus Deutschland und Österreich. In der ganzen Firma arbeiten etwa 20 Nationen.“
Neben den schon beschriebenen  Herausforderungen beim Digitalisieren der Welt gibt es weitere Aspekte, die zu berücksichtigen sind. Die Weiterentwicklung der Technik zum Beispiel, aber auch der Wissensstand der Mitarbeitenden: „Uns ist wichtig, dass sich die Mitabreitenden weiterentwickeln und ihr Potenzial ausschöpfen können. Ich achte immer darauf, dass ein allgemeines Verständnis vorhanden ist, für das, was wir machen; und dann auch, wie  Menschen auf Probleme zugehen – sind sie da eher passiv oder aktiv? Versucht jemand, ein Problem selbstständig zu lösen, oder sitzt er das eher aus?“ Das sind Skills, die im Arbeitsumfeld von Paul Stangl wichtig sind. „Abschlüsse sind mir dabei ehrlich gesagt nicht so wichtig, denn gerade im GIS-Bereich ist eines sehr auffällig: Die Menschen studieren schnell und liefern gute Noten, haben aber nicht viel von den Inhalten verstanden. Basic-Skills muss man aber haben, das grundsätzliche Verständnis, um dann am und im Job zu lernen.“
Lernen gehört zum Job also dazu, da die an der Uni vermittelten Inhalte oft weit entfernt seien von dem, was in der Praxis benötigt würde: „Ich schaue also nicht, was auf dem Papier steht, sondern mache lieber einen kurzen Test. Dann sieht man schnell, ob mehr Theoriewissen vorhanden ist oder das Wissen auch angewendet werden kann.“ Wissen abfragen – das ist für Paul Stangl übrigens auch privat eine Leidenschaft: Denn abseits des Jobs pflegt er eine lange Quiztradition: „Ich bin einfach ein sehr, sehr großer Nerd – und deswegen trifft man mich auch regerlmäßig als Quizmaster im Amazing Nerd-up-Quiz in Graz.“ Davon zumindest gibt es noch keine digitale Ausgabe.