Met nieuwe prototypes én een nieuwe CTO maakt het Limburgse Autonomous Knight zich klaar voor een eerste seed-ronde. De start-up kijkt met zijn multi-spectrale sensor zowel naar de mijnbouw en zelfrijdende wagens als naar landbouw.
De Limburgse start-up Autonomous Knight is zo’n twee jaar oud en heeft ondertussen zijn prototypes klaar. Het bedrijf is een spin-off van Behault, dat zelfrijdende mijnbouwvoertuigen maakt. Autonomous Knight werd specifiek opgericht om een zakenmodel te bieden voor de multi-spectrale sensor die de oprichters daarvoor hadden ontwikkeld.
Zo’n sensor capteert verschillende frequenties van licht. In de praktijk betekent het dat de hardware van Autonomous Knight ook onder moeilijke omstandigheden zijn werk kan doen, zoals bijvoorbeeld in het donker, bij veel stof of in slechte weersomstandigheden. Vorig jaar nog kon het bedrijf daarmee als enige niet-Zweedse start-up in de incubator van Volvo stapte. Nu zoeken co-founders Noël Jans en Geoffrey Ejzenberg zelf hun weg richting markt.
Prototype
‘We hebben besloten om het prototype van onze sensor zelf te financieren,’ zegt Ejzenberg tegen Data News, ‘omdat we met een tastbaar prototype naar bedrijven en organisaties wilden gaan. Dat is ondertussen gebeurd, op zes maanden hebben we ons eerste prototype gebouwd.’ Dat prototype is ondertussen geïntroduceerd op Eurosatory, een beurs in Parijs die draait rond security en defensie.
‘We wilden met een tastbaar prototype naar bedrijf gaan’
Daarmee startten de heren meteen ook de voorbereiding van hun eerste seed ronde. ‘De volgende 24 maanden gaan we daarmee bezig zijn’, zegt Jans. ‘We willen de volgende twee jaar een tiental sensoren in de markt zetten, in verschillende verticals.’ Denk dan aan mijnbouw, search and rescue of precision farming, een nieuwe vorm van landbouw waarbij men met drones heel specifiek gaat kijken welke gewassen bijvoorbeeld gesproeid of bewaterd moeten worden. ‘Hoe fijnmaliger men kan zien hoe het met de planten gesteld is, hoe beter,’ zegt Ejzenberg. ‘Als je maar een aantal planten moet besproeien met een drone, in plaats van het hele veld, spaart dat op kosten en het milieu.’ Maar ook die drones hebben dus camera’s nodig, en sensoren die in de regen werken.
AI
Het zou 2024 niet zijn als AI niet ook een rol te spelen had in dat verhaal. ‘Het is een van de redenen waarom we begin dit jaar Sasha Vrazic aan boord hebben gehesen,’ vertelt Jans. Vrazic was eerder directeur AI bij het robotaxinedrijf P3 Mobility (nu Verne), en leidde het Autonomous Driving department bij Rimac Technology, dat voor een hele reeks autoconstructeurs werkt. Voor Autonomous Knight neemt hij de rol op van co-founder en CTO. ‘Hij brengt strategisch ook veel input mee,’ zegt Jans
Vrazic moet onder meer de AI-plannen van het bedrijf mee vorm geven. ‘Wij gebruiken AI on the edge voor de applicaties, de detector en processor-chip. Anderzijds zetten we de technologie ook om de sensor kleiner te maken en vormfactor van sensor en kost ervan omlaag te halen,’ zegt Jans. Door een deel van het product door AI te laten aandrijven, kan bijvoorbeeld worden overgeschakeld op goedkopere lenzen, wat de hele sensor betaalbaarder moet maken.
‘Vroeger was het bedrijf dat de meeste miles had gereden het meest volwassen robotaxibedrijf. Ondertussen heeft generatieve AI ervoor gezorgd dat je sneller kan trainen dan ooit’
Kunstmatige intelligentie moet daarnaast ook zorgen dat klanten het meeste uit de pure hardware kunnen halen, legt Jans uit. Het gaat dan bijvoorbeeld om het trainen van AI onder specifieke omstandigheden. ‘Vroeger was het bedrijf dat de meeste miles had gereden het meest volwassen robotaxibedrijf. Ondertussen heeft generatieve AI gezorgd dat je fotorealistische scenario’s kunt maken, modulair kunt werken, dat je sneller functionaliteit kunt trainen dan voorheen,’ legt Jans uit. Een bedrijf als Nvidia voorziet bijvoorbeeld simulatie-omgevingen die robotaxibedrijven toelaten om hun modellen te trainen. Autonomous Knight ontwikkelde een multi-spectrale plug-in voor dat simulatieplatform en op het NVIDIA Omniverse an Isaacsim. ‘Als je een AI-model voor een gewone camera wil trainen op fotorealistische beelden, dan gaat dat perfect, maar wij moeten ook werken als het licht uit gaat,’ legt Jans uit. ‘Onze plug-in neemt de fotorealistische omgeving van Nvidia, en wij voegen daar multi-spectrale elementen aan toe.’
Van de originele focus op mijnbouw gooit de start-up nu dus het net breder. ‘We willen de volgende maanden vooral mensen aanwerven en nieuwe partnerships en ecosystemen bouwen’, aldus nog Jans.
Fout opgemerkt of meer nieuws? Meld het hier