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#smartmobility

Blitzschnell entscheiden

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Was im Straßenverkehr alles passiert, lässt sich nicht programmieren. Deshalb brauchen autonome Fahrzeuge Supercomputer, die lernen und entscheiden können. Das Geheimnis der künstlichen Intelligenz und was sie schon heute kann.
Stefan Schrahe, 07. Dezember 2017
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Stefan Schrahe schreibt seit drei Jahrzehnten über alles, was vier Räder hat. Privat bewegt er sich gerne auf Zweirädern – auch da am liebsten motorisiert.
David ist elf und versucht mit kindlicher Neugier, sich in der Welt zurechtzufinden. Als humanoider Roboter in Steven Spielbergs Spielfilm „A.I. – Künstliche Intelligenz“ lernt er ständig, neue Situationen zu bewältigen. Tatsächlich hat künstliche Intelligenz (KI) viel damit zu tun, wie Kleinkinder lernen. So wird ein Zweijähriger, der zum ersten Mal auf einer geraden Rutschbahn mit Holztreppe heruntergesaust ist, auch die spiralförmige Rutsche mit Metallleiter auf dem Nachbarspielplatz sofort als Rutsche erkennen. Das Gehirn verknüpft in neuronalen Netzen relevante Bilder beider Objekte: die Treppe, die halbrunde Rinne, den Standort beider Rutschen auf einem Sandspielplatz und rutschende Kinder. Die Kunst der neuronalen Netze besteht darin, zu generalisieren und neue Konstellationen richtig zu bewerten.

Training mit Supercomputer

Training mit Supercomputer

Auch künstliche Intelligenz bedeutet Lernen aus Bildern. Training statt Programmierung lautet die Devise. „Deep Learning“ zieht riesige Datenmengen heran und analysiert sie. Dadurch kann KI eigene Entscheidungen treffen und ist nicht mehr auf eine Programmierung jeder denkbaren Möglichkeit angewiesen. Das wäre beim Straßenverkehr mit seiner unendlichen Vielfalt an Situationen auch nicht möglich.
Damit KI jede Situation erkennen, auf Basis von Erfahrungen interpretieren und eine Handlung auslösen kann, müssen neuronale Netze simuliert und gewaltige Datenmengen in kürzester Zeit verarbeitet werden. Nur Computer mit extrem schnellen Prozessoren sind dazu in der Lage, so etwa die ZF ProAI . Dieser mobile Supercomputer entstand in Kooperation mit Nvidia, dem weltweit führenden Anbieter von Grafikprozessoren. Das US-Unternehmen ist unter anderem in der Computerspielszene für besonders detailreiche Darstellungen künstlicher Welten bekannt. Die Computerplattform ZF ProAI nutzt diese Fähigkeit in der umgekehrten Richtung. Statt ein künstliches Bild zu schaffen, übersetzt der Rechner die reale Welt in ein Datenmodell, in dem der Algorithmus sich immer besser zurechtfindet. Jede einzelne Lernerfahrung wird in der Cloud geteilt und steht im nächsten Update des Algorithmus allen anderen Systemen zur Verfügung. So profitiert jede ZF ProAI von der Schwarmintelligenz.
2030 könnten in Deutschland bis zu
15 %
der neu zugelassenen Fahrzeuge autonom fahren.
©ZF
Eine Kamera im Auto erkennt abgelenkte Fahrer und reagiert.

Immer mehr KI im Auto. Drei Beispiele

  • Außen-Airbags sollen bei Crashs die Batterien von E-Fahrzeugen schützen. Dank Bildern aus den Fahrzeugkameras kann die ZF ProAI unterscheiden, ob der Kollisionsgegenstand ein harmloses Thuja-Bäumchen ist oder ein Betonpfeiler – und entsprechend reagieren. Bei Laternenmasten löst sie also den Airbag aus, bei Zierpflanzen nicht.
  • Anhand von Bildern vom Gesicht des Fahrers und dem erlernten Wissen des Computers darüber, wie konzentrierte Menschen aussehen, kann der Computer mit extrem hoher Wahrscheinlichkeit eine Annahme zur Aufmerksamkeit des Fahrers treffen. Ist der Fahrer unaufmerksam, warnt ihn das System und hält das Auto notfalls an.
  • Weil autonome Fahrzeuge mehr Spielraum für flexible Sitzpositionen eröffnen, sind Gurt- und Airbag-Systeme, wie wir sie heute kennen, entweder wirkungslos oder sogar gefährlich. Im Falle eines Crashs hilft künstliche Intelligenz, die Situation blitzschnell zu analysieren, zu bewerten und die für jeden Fall geeigneten Aktionen einzuleiten.

Konzeptfahrzeug führt Fahrübungen autonom durch

Konzeptfahrzeug führt Fahrübungen autonom durch

Wie selbstverständlich künstliche Intelligenz in unserem Alltag bereits verankert ist, erläutert Adam Coates am Beispiel Smartphone und Responsive Design: „Im Jahr 2017 haben etwa 100 Millionen Menschen weltweit erstmals Zugang zum Internet gehabt, davon fast alle mit einem mobilen Endgerät. Damit sind sie bei ihrem ersten Kontakt zum Netz mit KI in Berührung gekommen.“ Coates ist der Direktor des Silicon Valley AI Labs des chinesischen Internetunternehmens Baidu, ein Kooperationspartner von ZF.
Dass künstliche Intelligenz in Bezug auf das autonome Fahren keineswegs in ferner Zukunft liegt, demonstriert das Team von Ingenieur Oliver Briemle, Projektleiter für ZF ProAI. Frühzeitig entwickelte das Team den Plan, ein Serienfahrzeug mit künstlicher Intelligenz auf Level 3 zu bringen. Ein Konzeptfahrzeug mit dem Supercomputer ZF ProAI unternimmt seit August 2017 erste autonome Fahrten. Dabei verarbeitet der Computer Kamera-, Radar- sowie Lidar-Informationen und steuert so das Kompaktfahrzeug. Anfang des Jahres 2018 soll es sich im öffentlichen Straßenverkehr bewegen.
Der von Nvidia und ZF gemeinsam entwickelte Supercomputer ZF ProAI

Schiffeversenken mit Radarscans

Schiffeversenken mit Radarscans

Für Dr. Jochen Abhau, Experte für maschinelles Lernen bei ZF, ergibt sich eine neue Perspektive aus der Tatsache, dass künstliche Intelligenz zwar Informationen bildhaft verarbeitet, aber nicht zwingend auf Fotos angewiesen ist: „Wir können beispielsweise Radarscans der näheren Umgebung auf ein Daten-Gitternetz übertragen und als Bildmuster verarbeiten; im Prinzip ganz ähnlich wie beim Schiffeversenken auf Papier. Anhand der Muster kann das System erkennen, ob sich hinter der Häuserreihe am Fahrbahnrand ein Spielplatz oder ein Parkplatz befindet.“
Dank dieser semantischen Segmentierung weiß das Auto, dass es in unmittelbarer Nähe parken kann und steuert sich im Bedarfsfall direkt dorthin. Ob sich der Algorithmus über den freien Platz aber ebenso freut wie das Kleinkind über eine freie Rutsche, darüber können auch KI-Experten nur spekulieren.
Training statt Programmierung heißt die Devise bei KI.

In Kürze: Künstliche Intelligenz ist die Voraussetzung für autonomes Fahren. Denn der Straßenverkehr birgt viele unvorhersehbare Situationen, deren Reaktion darauf sich unmöglich programmieren lässt. Daher müssen Computer lernen, Situationen zu interpretieren, um dann die richtigen Entscheidungen zu treffen. Gemeinsam mit Nvidia hat ZF einen Supercomputer für autonomes Fahren entwickelt, die ZF ProAI. Anfang des Jahres 2018 soll ein damit ausgestattetes Fahrzeug am öffentlichen Straßenverkehr teilnehmen.