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KI: Autos mit Bauchgefühl

Tags: Künstliche Intelligenz, Autonomes Fahren, Technologie
Künstliche Intelligenz ist bei der Entwicklung autonomer Fahrfunktionen entscheidend. Schließlich gibt es im Straßenverkehr unendlich viele Situationen, die sich nicht vorher programmieren lassen.
Arnold Schlegel, 25. Juni 2018
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Arnold Schlegel ist Entwicklungsingenieur bei ZF und Experte für autonomes Fahren und künstliche Intelligenz.
Situationen wie diese kennt jeder von uns: Man will in einen Kreisverkehr einbiegen. Von links nähert sich ein anderes Fahrzeug, das den Blinker gesetzt hat. Offensichtlich will dieser Fahrer den Kreisverkehr verlassen. Freie Fahrt also? Aber irgendetwas lässt uns stutzen. Wir bleiben stehen und verhindern so eine Kollision – denn tatsächlich fährt der andere Wagen trotz gesetzten Blinkers einfach weiter.

Intuitive Software statt purer Programmierung

Intuitive Software statt purer Programmierung

Was uns zögern ließ? Das Bauchgefühl. Dies umschreibt die Fähigkeit, aus verschiedenen Informationen Schlüsse zu ziehen und eigene Erfahrungen einzubringen.
Unbewusst haben wir aus Geschwindigkeit, Stellung der Räder und der Blickrichtung des Fahrers gefolgert, dass der Wagen doch nicht abbiegen wird. Aus Erfahrung wissen wir zudem, dass Regeln nicht immer eingehalten werden, Autos also trotz eines gesetzten Blinkers nicht abbiegen.
Eine herkömmliche Software könnte so nicht reagieren. Mit Künstlicher Intelligenz ist das in Zukunft möglich.

Während ein normales Programm deterministisch jeden Zusammenhang benötigt und auch nur in den exakt definierten Situationen funktioniert, können Algorithmen abstrahieren. Allerdings müssten sie es ähnlich wie der Fahrer trainieren.

Autonomes Fahren – der Anfang ist gemacht

Autonomes Fahren – der Anfang ist gemacht

Dass Autos uns auf allen Straßen und unter beliebigen Bedingungen autonom von A nach B chauffieren, klingt für viele noch nach Zukunftsmusik. Doch die hierfür benötigte Technik steht bereits in den Startlöchern: Verschiedene automobile Assistenten nutzen die künstliche Intelligenz, die für autonomes Fahren notwendig ist, schon heute. Das zeigen nachfolgende Beispiele:
  • Bei der Verkehrszeichenerkennung sind die Maschinen dem Menschen heute schon überlegen. Dank künstlicher Intelligenz kommen sie auf eine Erfolgsquote von 99,5 Prozent, der Mensch erreicht nur 98,8 Prozent.
  • Während übliche Sprachassistenten im Auto auf klar definierte Befehle und Eingabemuster angewiesen sind, versteht die KI beispielsweise auch den Satz „Mir ist kalt“ als Aufforderung, die Heizung hochzudrehen. Durch Updates nach Analysen anderer Autofahrer lernt das System stetig dazu.
  • Auf Schlaglöcher vorbereiten: Über Kameras und Sensoren im Fahrwerk lassen sich Fahrbahnschäden erkennen und ausgleichen. Zudem werden andere Verkehrsteilnehmer und die Verkehrsleitzentrale informiert. Letztgenannte kann sich um die Sanierung kümmern oder dafür sorgen, dass die Routenplanung anderer Fahrzeuge die Gefahrenstelle berücksichtigt.

Künstliche Intelligenz braucht Rechenpower

Künstliche Intelligenz braucht Rechenpower

Um der KI in Zukunft das Steuer für das komplette Fahrzeug übergeben zu können, müssen alle diese und noch viele weitere Systeme in einer zentralen Steuereinheit zusammengeführt werden. Das verlangt nach genügend Rechenleistung, um die Datenflut aus Kameras, Lidar-, Radar- und sonstigen Sensoren in Echtzeit auswerten zu können.
Experten teilen das automatisierte Fahren in fünf Stufen ein, von Level 0 (keine Automatisierung) bis Level 5 (fahrerloses Fahren).

Möglich wird das durch hochleistungsfähige Steuergeräte wie die von ZF entwickelte ZF ProAI. Sie bewältigt bis zu 30 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde (so genannte TOPS – Trillion Operations per Second) bei einem Stromverbrauch von nur 40 Wattund erfüllt dabei die strengen Sicherheitsauflagen für automobile Anwendungen. Dass die ZF ProAI dies schafft, hat der Zentralcomputer beispielsweise Anfang dieses Jahres in einen Entwicklungsfahrzeug mit autonomen Fahrfunktionen nach Level 4 gezeigt.

Traumwandlerische Sicherheit

Kann ein Auto auf einem Messestand in Las Vegas stehen und gleichzeitig eine Strecke in Friedrichshafen abfahren? Das Level-4-Entwicklungsfahrzeug von ZF macht das gerade vor: Es ist ein autonom fahrendes "Dream Car".

Autos entwickeln ihr „Bauchgefühl“

Autos entwickeln ihr „Bauchgefühl“

Eine der großen Herausforderungen für autonomes Fahren ist das Training von KI-Systemen. Denn wie lässt sich ein System testen, das darauf ausgelegt ist, plötzlich auftretende Probleme zu lösen? Virtuelles Training und Software-in-the-Loop-Methoden werden dazu beitragen, diese Hürde bald zu bewältigen.
Ist dies erreicht, könnten autonom fahrende Autos die Anzahl der Unfälle deutlich senken. Durch die Vernetzung der autonomen Fahrzeuge, könnte zudem ein intelligentes Verkehrsleitsystem mit einer bislang unbekannten, sehr hohen Effizienz entstehen, dem es schließlich gelingt, Staus zu verhindern. Dank künstlicher Intelligenz wird das Auto von morgen in der Lage sein, auf die Stellung der Vorderräder zu achten, auf die Geschwindigkeit von Fahrzeugen und auf die Blickrichtung des darin sitzenden Fahrers - und den irrtümlich blinkenden Fahrer im Kreisverkehr souverän passieren lassen.
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