US/deutsches AI-Startup Recogni erhält $25 Mio. in Serie-A-Finanzierungsrunde / Entwicklung und Produktion leistungsstarker, energieeffizienter AI-Prozessoren zur Realisierung autonomen Fahrens (FOTO)

San Jose/München (ots) -

- 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
AI-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
AI-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 AI-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 AI-Entwicklung konzentrieren und soll
innerhalb der kommenden zwölf Monate genau wie sein kalifornischer
Counterpart deutlich wachsen. Gilles Backhus, Head of AI 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."

"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", sagte Jim Adler,
Gründungsgeschäftsführer von Toyota AI Ventures. "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."

"Die Fähigkeit, Sensordaten per Edge-Processing effizient und in
Echtzeit zu verarbeiten, ist für autonome Fahrzeuge eine wichtige
Entwicklungsrichtung", sagte Marcus Behrendt, Partner bei BMW i
Ventures. "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
AI-Experten zu unterstützen."

Über Recogni

Recogni hat es sich zum Ziel gesetzt, ein von Grund auf neuartiges
bildverarbeitendes AI-System zu entwickeln. Das System liefert durch
neuartiges Edge-Processing eine beispiellose Inferenzleistung, durch
die Fahrzeuge weiter "sehen" und Fahrentscheidungen schneller
treffen als der Mensch - bei gleichzeitig minimalem Energieverbrauch.
Das Unternehmen hat seinen Hauptsitz in San Jose, Kalifornien und
eine Niederlassung in München. Zu seinen Investoren gehören Toyota AI
Ventures, BMW i Ventures, Faurecia, Fluxunit - OSRAM Ventures und DNS
Capital.

Für mehr Information: www.Recogni.com

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