Porsche hat fünf Trümpfe für Startup Autobahn

Über 30 Start-ups aus aller Welt präsentieren im Rahmen der achten Expo Days online ihre Ideen für die Mobilität der Zukunft bei der Innovationsplattform Startup Autobahn (23. und 24. September). Porsche ist diesmal an fünf Projekten beteiligt und unterstützt die Gründer mit erfahrenen Mentoren.

Das Nachhaltigkeitsprojekt Carbonblock des Berliner Start-ups Circulartree hat darüber hinaus den Global Innovation Award des amerikanischen Accelerators Plug and Play gewonnen. Porsche hatte Carbonblock zusammen mit den Zulieferern BASF und Motherson als Piloten aufgesetzt. Die in dem Projekt entwickelte Blockchain-Anwendung macht Treibhausemissionen von Lieferketten mittels Smart Contracts transparent.

Mit dem niederländischen Start-up Circularise und den Zulieferern Covestro, Domo Chemicals und Borealis hat Porsche eine Prototyp-App entwickelt. Sie nutzt die Blockchain-Technologie, um Informationen zu einer nachhaltigen Herstellung von Bauteilen und Materialien vor Kunden sichtbar zu machen. Produktteile können dafür mit der App auf ihren individuellen Kunststoffanteil zurückverfolgt werden.

Das US-Startup Climacell hat die App Roads by Porsche weiterentwickelt. Detaillierte Informationen über die Luftqualität fließen jetzt in Echtzeit ein. Climacell nutzt mehrere hundert Millionen Sensoren, darunter Satellitensignale sowie Daten, die mittels Car-to-X-Technologie, Kameras zur Verkehrsbeobachtung oder Mobilgeräten gesammelt worden sind. Ein Ampelsystem informiert den Fahrer über die Luftqualität auf seiner Route.

Die Rückgabe und Begutachtung von Mietwagen und Leasingrückläufern beschleunigt ein Projekt des französischen Startups Monk, unterstützt von Porsche. Für eine schnelle Analyse möglicher Schäden an diesen Fahrzeugen hat Monk eine Software entwickelt. Der Benutzer macht mit dem Smartphone Fotos von fraglichen Stellen und mittels künstlicher Intelligenz wird in der Folge der Umfang möglicher Schäden analysiert.

Das israelische Start-up Hi-Auto hat zusammen mit Porsche an einer audiovisuellen Spracherkennung gearbeitet. Der Nutzer spricht wie gewohnt über ein Mikrofon, zugleich beobachtet eine Kamera die Bewegungen seiner Lippen. Diese Informationen werden mit Hilfe eines Deep-Learning-Algorithmus ausgewertet. So lässt sich die Sprache klarer von Hintergrundgeräuschen trennen als bei bisherigen, rein audiobasierten Methoden. (ampnet/deg)