TREND Selbstfahrende Autos: Motor an, Augen zu?

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Bislang hatten nur Autobauer die geheimen Zutaten für begehrte Karossen. Jetzt stellen die Hexenmeister aus dem Silicon Valley Pferdestärken und schnittige Blechkurven mit unsichtbaren Algorithmen in den Schatten.

Selbstfahrende Autos waren bis vor nicht allzu langer Zeit Zukunftsmusik. Plötzlich aber haben es alle eilig. Selbst die eher zur Trägheit neigende Gesetzgebung. Nur die es angeht, scheinen das Tempo nicht voll umfänglich mitgehen zu wollen. Dem electronica-Trend-Index 2020 zufolge zeigt sich gut jeder zweite Bundesbürger noch reserviert, wenn sein Auto in Zukunft das Steuer komplett übernehmen will. Assistenzleistungen gegenüber ist man etwas aufgeschlossener. Kein unwichtiger Aspekt, da wir im Verkehr das erste mal künstlicher Intelligenz (KI) bei wirklich kritischen Aufgaben vertrauen müssen.

Denn ohne KI rollt kein Wagen ganz oder teilweise auf unseren Strassen. Und das schon in ein paar Jahren. Für die Autohersteller ist es ausgemacht, um 2020 soll es soweit sein. Allerdings erst einmal nur hochautomatisiert. Bei diesem Level 3 blinkt das Fahrzeug selbstständig, wechselt oder hält die Spur und fordert bei Bedarf den Fahrer auf, wieder ins Lenkrad zu greifen. Bis zur komplett fahrerlosen Königsdisziplin Level 5 werden noch viele Jahre ins Land gehen. Sagt man. Wer weiß allerdings, was die KI in nächster Zeit „anstellen“ wird.

KI für selbstfahrende Autos

Die Entwickler reiben sich schon jetzt die Augen. Jahrzehntelang erfolglos, eilt die „unmenschliche“ Intelligenz, beziehungsweise ihre Disziplin Deep Learning – selbst eine Wiederbelebung der künstlichen neuronalen Netze –, wie im Rausch von Erfolg zu Erfolg. Enorme Rechen-Power und riesige digitale Datenbestände machen es möglich. Denn das System will gefüttert werden, etwa mit Millionen von Baumbildern. Vereinfacht ausgedrückt lernt es dabei selbst nach und nach wie ein Baby, Bäume als solche zu identifizieren.

Neben der explodieren Menge an „Trainingsmaterial“ sorgte aber ebenso die unglaubliche Rechenpower der CUDA-Grafikkarten von NVIDIA Ende der 2000er Jahre für den Durchbruch. Während Intel-Prozessoren universell ausgelegt sind und mit ein paar Rechenkernen beinahe alles berechnen können, teilen sich in Grafikprozessoren mittlerweile Tausende Rechenkerne eine Unmenge von immer gleichen, einfachen Rechenoperationen. Ideal für wissenschaftliche Berechnungen, Wettersimulationen und eben auch für neuronale Netze. Denn die lernen im Grunde mit simplen Multiplikationen bzw. sogenannten Faltungen (Produkt von Funktionen).

So ist den NVIDIA auch heiß begehrt unter den „Autonomen“. Erst vor kurzem kündigte der weltweit größte Automobilindustrie-Zulieferer Bosch an, mit den Kaliforniern bis 2020 künstliche Intelligenz für teil- und vollautonome Fahrzeuge zu entwickeln. 300 Millionen Euro fließen dazu in ein „Center for Artificial Intelligence“ (BCAI). „Kein Bosch-Produkt ohne künstliche Intelligenz in zehn Jahren“, so hört man aus dem Schwabenland.

Not macht kooperativ

Selbstfahrende Autos
Branchen- und herstellerübergreifende Kooperationen beim autonomen Fahren. (Bild: Madrona Venture Group)

Neben Bosch setzt auch die ZF Group auf NVIDIA. Und die HERE-Allianz aus Daimler, Audi, BMW sowie neuerdings Intel will sein HD-Kartenmaterial mit dem Grafikkartenhersteller um KI-Features erweitern. Hochgenaue und jederzeit aktuelle HD-Karten sind die Voraussetzung für selbstfahrende Autos.

Dabei ist NVIDIA eigentlich ein direkter Konkurrent von Intel, die nach der jüngsten Übernahme des ehemaligen Tesla-Partners Mobileye zu einer Schlüsselfigur beim selbstfahrenden Auto avanciert sind. Und natürlich schielen sowohl Intel als auch der mittlerweile bei Softbank gelandete britische Chip-Designer ARM mit optimierten Versionen ihrer Prozessoren ebenso auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Softbanks roboterverrückter Chef Masayoshi Son wiederum steckt mit beiden Beinen in der KI und will mit Honda in Zukunft „autonom“ unterwegs sein.

Die Entwicklung intelligenter Fahrzeuge ist eben so komplex und kostenintensiv, dass ein Erfolg nur durch hersteller- und branchenübergreifende Groß-Allianzen erzielt werden kann.

Prognose für selbstfahrende Autos
Prognose für Fahrzeuge mit Selbstfahrfunktionen. (Bild: BI Intelligence).

Der Markt scheint zudem für alle groß genug zu sein. Die Zahlen dazu unterscheiden sich allerdings stark. Auch weil die Technologien stark fragmentiert sind. So schätzt etwa Stratistics MRC, dass der globale ADAS-Markt (Global Advanced Driver Assistance Systems) von 22.52 Milliarden US-Dollar in 2015 bis 2022 auf knapp 90 Milliarden US-Dollar steigen wird. Marketsandmarkets erwartet im selben Segement bis 2021 etwas mehr als 40 Milliarden US-Dollar.

Ganz interessant aber ist eine aktuelle Studie von KPMG, die zeigt, warum alle auf den „autonomen“ Zug aufspringen müssen. Nach dem führenden Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsunternehmen sollen bis 2030 rund um die neue autonome Mobilität Produkte und Services von rund einer Billion US-Dollar auf den Käufer warten. Ein Kuchen, der für die Autohersteller überlebenswichtig sein könnte. Wer weiß schon, wie zukünftige Generationen von A nach B kommen wollen.

 

Knowledge Base

KPMG: Global Automotive Executive Survey (PDF).

IHS-Whitepaper: Artificial Intelligence in Automotives

Stanford University: Artificial Intelligence and Life in 2030 (52 Seiten).

Vortrag von Prof. Dr. Jürgen Schmidhuber zu künstlicher Intelligenz (Youtube).

„Einfaches“ Tutorial zu neuronalen Netzen mit konkreten Programmierbeispielen.

 

 

NVIDIA für selbstfahrende Autos

Autonomes Fahren verspricht Komfort und Sicherheit. (Bild: NVIDIA).