
Digitale Vorreiter:innen
Zukunft der Defense-KI und das ChatGPT für den Raum - mit Lukas Koestler
17.08., 03:0017.08.2026, 03:0000:44:59
Beschreibung der Episode
In dieser Episode erfährst du:
- Vom Tesla-FSD-Stack zur 3D-Navigation: Was Lukas während seiner Zeit bei Tesla gelernt hat und wie SE3 Labs die Raumwahrnehmung für Maschinen noch eine Stufe weiterhebt – weg von strukturierten Straßen hin zu beliebigen, unstrukturierten Umgebungen.
- Das 3D Common Operational Picture: Wie SE3 Labs Daten von Drohnen verarbeitet, ein Echtzeit-3D-Abbild des Terrains erstellt und durch semantische KI-Analysen Antworten auf Fragen zur sicheren Routenführung liefert.
- Navigation ohne GPS: Wie autonome Systeme durch Edge-AI auch unter extremen Jamming- und Spoofing-Bedingungen (gestörte oder gefälschte GPS-Signale) ihre Missionen präzise weiterverfolgen können.
- Spitzenforschung meets Startup: Warum das Gründerteam um Leibniz-Preisträger Prof. Daniel Cremers auf weit über 80.000 akademische Zitierungen blickt und wie kleine, hochspezialisierte Teams durch extrem hohe Talentdichte den Markt bewegen.
- Vision-First statt LIDAR: Warum Kamerasysteme im Verteidigungsbereich aktiven LIDAR-Sensoren (die Laserstrahlen aussenden und aufklärbar machen) überlegen sind und wie Submeter-Präzision rein visuell erreicht wird.
- Meaningful Human Supervision: Warum die NATO-Doktrin den Menschen zwingend in der Entscheidungsschleife hält und wie KI-Systeme Operatoren entlasten, anstatt autonome Wirkentscheidungen zu treffen.
- Der Neo-Prime vs. Software-First Ansatz: Warum SE3 Labs keine eigenen Kampfsysteme (wie U-Boote oder Kampfjets) baut, sondern als rein softwaregetriebener Spezialist mit bestehenden Branchengrößen und Partnern kooperiert.
- Karriere & Optimismus: Warum die Angst vor KI-bedingtem Arbeitsplatzverlust unbegründet ist, wieso Berufseinsteiger den Hebel von Sprachmodellen nutzen sollten und welches Buch (Running Down a Dream von Bill Gurley) Lukas jedem ambitionierten Gründer empfiehlt.
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Dieser Podcast wird produziert von Podstars by OMR