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HANSER automotive 11-12/2017

Mit KI in die Zukunft!

Editorial

Klaus Oertel, Chefredakteur HANSER automotive

Klaus Oertel, Chefredakteur HANSER automotive

Künstliche Intelligenz ist für hochautomatisierte Fahrzeuge eine Schlüsseltechnologie. Neben gesellschaftlichen, rechtlichen und moralischen Fragen zu KI-basierten Autos sind aber auch noch hohe technische Hürden zu nehmen. Neben den Anforderungen an die Rechenleistung und an den Energieverbrauch steht die Frage, wie kann ich ein solches hochkomplexes System aus (zukünftig) selbstlernenden Algorithmen, einer Vielzahl von Sensoren und Recheneinheiten noch so absichern, dass das Fahrzeug genau das tut, was es soll?

Derzeit befinden sich die Entwicklungsabteilungen in einem Wandel hin zu Systemen, die man unter Umständen gar nicht mehr versteht. Viele Unternehmen arbeiten noch nach Methoden und Prozessen (Requirements-Trees, Wasserfall, Pflichtenheft, usw.), um Probleme umfassend abzuarbeiten und Systeme abzusichern. Im Auto der Zukunft übernimmt jedoch eine Black Box, in die man eigentlich keinen tiefen Einblick hat, als End-to-end-Machine die Fahraufgabe. Da greifen bestehende Prozesse nicht mehr. Deshalb kommen selbst bei Experten mittlerweile Zweifel auf, den Test und die Validierung KI-basierter Systeme, speziell selbstlernder Systeme, in den Griff zu bekommen. In der Industrie geht man zurzeit den Weg, das KI-Gesamtsystem in kleinere Teile zu partitionieren, um so Fehler besser eingrenzen zu können. Aber ob das bei neuronalen Netzwerken zielführend ist, weiß derzeit niemand.

Noch sind wir viele Jahre von neuronal gesteuerten Serienfahrzeugen entfernt. Was bei KI-Systemen derweil schon gut funktioniert, ist die Mustererkennung (Sprache, Bild, Video). Ein Auto, das durch ein solches Verfahren gesteuert wird, hat aber von einem Menschem vorgemacht bekommen, wie´s geht. Wirklich interessant wird es aber erst, wenn das lerndende System ohne einen Lehrer lernt, und etwas ausführt, was es vorher nicht konnte – ohne einen Input und (nahezu) fehlerfrei.

Was dabei heute schon möglich ist, hat jetzt Audi auf der weltweit wichtigsten Fachkonferenz für Künstliche Intelligenz – der "NIPS" im kalifornischen Long Beach demonstriert: Eine Monokamera, die durch KI ein hochpräzises 3D-Modell der Umgebung generiert. Als Sensor diente eine handelsübliche Frontkamera. Die Bilder wurden daraufhin in einem neuronalen Netz verarbeitet. So konnte das System andere Pkws, Lkws, Häuser, Menschen,Verkehrsschilder, usw. erkennen und unterscheiden. Dabei kamen keine klassifizierten Daten zum Einsatz, sondern das System hat aus Beobachtung von Sachverhalten und Szenarien gelernt. Und es lernte eigenständig die Regeln zu verstehen, mit denen es aus den Bildern der Monokamera 3D-Informationen erstellt. Die Zukunft hat schon begonnen.

Ihr Klaus Oertel

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Kurzcharakteristik
HANSER automotive

HANSER automotive ist die praxisorientierte Informationsquelle für alle Einsatzgebiete der Automobilelektronik. Die Leser sind namentlich bekannte Entwicklungs-, Projekt- und Applikationsingenieure mit direktem Produkt- und Beschaffungsinteresse sowie Führungskräfte, die sich einen Überblick über Produkte, Komponenten und Systeme verschaffen wollen. Die Zeitschrift berichtet deshalb in Form von Fachartikeln, Interviews und Kurzbeiträgen über Produkte, Systeme, Trends und das aktuelle Geschehen in der Kfz-Elektronik sowie über Produkte und Lösungen aus Branchen wie Telecom/Datacom, Consumer und Industrial, die für den Einsatz im Automobil geeignet sind. Darüber hinaus ergänzen Beiträge über Elektromobilität und Elektronik in Mobilen Maschinen das Informationsangebot.