KI und autonomes Fahren

Was vor 20 Jahren noch nach utopischer Zukunftsmusik geklungen hat und schwer vorzustellen war, ist inzwischen längst Realität geworden: Selbstdenkende Maschinen, welche die Arbeit für uns erledigen, faszinierende Robotik und Autos, die alleine fahren.

Bei Letzteren gibt es zwar zugegebenermaßen noch ein paar Einschränkungen und in vielen Bereichen befindet sich die Technologie weiterhin in der Testphase, eines steht aber dennoch fest: Die Mobilität von morgen geht ganz neue Wege und bringt damit gravierende Veränderungen mit sich. All diese wegweisenden Neuerungen wären nicht ohne die faszinierende Technologie hinter Künstlicher Intelligenz (KI) möglich, die parallel dazu viele weitere Bereiche des Lebens revolutioniert.

Indem sie zuvor mit Unmengen von Datensätzen gefüttert wurde, kann KI dank maschinellem Lernen gewisse Muster erkennen, eigene Erkenntnisse ziehen und daraufhin aktiv Entscheidungen treffen. Welche mannigfachen Aufgaben KI dadurch beim autonomen Fahren übernimmt und wie sich diese modernen Möglichkeiten langfristig auf unser Verkehrswesen auswirken dürften, lesen Sie hier.

Was dank KI und maschinellem Lernen möglich wird

Auch über den Automobilsektor und das Thema Mobilität hinaus ergeben sich unfassbar viele Zusammenhänge, in denen die Kompetenz dieser modernen Errungenschaften mehr als gefragt ist. Während klassische KI beispielsweise in der Industrie schon längst zur Automatisierung von Prozessen eingesetzt wird, um Kosten und Zeit einzusparen, übernimmt generative KI wertschöpfende Tätigkeiten wie die selbständige Text-, Bild- oder Videoerstellung.

Während KI-Tools im Gesundheitswesen die Diagnose vereinfachen, trägt fortschrittliche Gesichtserkennung zur nationalen Sicherheit bei. Sie erkennen darüber hinaus Betrugsversuche bei Finanztransaktionen ebenso wie das auffällige Klickverhalten spielsuchtgefährdeter Personen, weshalb entsprechende Software von einigen Glücksspielanbietern, die auf der Webseite von Casino Groups zu finden sind, erfolgreich für den Spielerschutz eingesetzt wird.

Aufgrund ihrer konstanten Weiterentwicklung durch die eigenständige Auswertung neuer Daten übernehmen KI-gesteuerte Systeme längst zahlreiche Aufgaben im Unternehmen, die von der Administration übers Controlling bis zur Buchhaltung reichen. Obendrein kann KI durch die umfassende Datenanalyse smarte Prognosen erstellen und damit zu Management-Entscheidungen herangezogen werden.

Und auch im Marketing gibt es Anwendungsbeispiele zuhauf, da die hocheffizienten Algorithmen für personalisierte Werbung sorgen. Mithilfe von Spracherkennungssoftwäre lässt sich zudem Interaktion herbeiführen, da Chatbots in direkten Dialog mit dem Nutzer treten können und somit für den Einsatz im Kundenservice unverzichtbar geworden sind.

Warum die Technologie elementar für Fahrassistenzsysteme ist

Damit unsere Fortbewegung im Strassenverkehr sicherer, aber auch energieeffizienter und damit umweltverträglicher wird, setzen sämtliche Autohersteller bei ihren neuen Modellen auf den verstärkten Einsatz von ausgeklügelten Fahrassistenzsystemen. Auch hierbei spielt KI eine absolute Schlüsselrolle und macht die Entwicklung vielfältiger Funktionsweisen überhaupt erst möglich, kommt aber ebenfalls in der Fertigung der Hardware intensiv zum Einsatz.

Fahrassistenzsysteme sind mit speziellen Sensoren wie 3-D-Kameras, Infrarot- und Radarsensoren oder Lasern verbunden, über die permanent mannigfache Informationen zum exakten Standpunkt des Fahrzeugs innerhalb des gesamten Verkehrssystems übermittelt werden. KI-Tools können diese in Sekundenbruchteilen analysieren und ihr Verhalten schlüssig daran ausrichten.

So verarbeiten autonome Fahrzeuge den Strassenverlauf, die Ampelfarbe, den Abstand zu anderen Autos oder Hindernissen sowie sämtliche Bewegungen weiterer Verkehrsteilnehmer, die sie ausserdem aufgrund von antrainierten Erkennungsmustern zu unterscheiden vermögen. Im Hintergrund sind leistungsfähige Chips und hohe Speicherkapazitäten erforderlich, um die benötigte Rechengeschwindigkeit des Systems zu ermöglichen.

Schliesslich müssen die Echtzeitdaten pausenlos verarbeitet werden, um die Sicherheit der Insassen eines autonomen Fahrzeugs zu gewährleisten. Mindestens ebenso wichtig sind jedoch verlässliche, stets aktualisierte Basisdaten von digitalen Strassenkarten. Nur so wird erreicht, dass das Fahrzeug Stau umfährt und den schnellsten Weg findet, Hindernisse erkennt, die Geschwindigkeitsbegrenzung einhält sowie sich unfallfrei durch den Verkehr manövriert.

Welche Vor- und Nachteile sich durch die KI-Steuerung ergeben

Im Vergleich zu einem menschlichen Fahrer hinterm Steuer können KI-Systeme viel mehr Daten aus ihrer Umgebung gleichzeitig aufnehmen, interpretieren und analysieren, sodass eine konkretere Echtzeiterfassung der Situation erfolgt. Ausserdem ermüden sie nicht und lassen sich auch nicht ablenken.

Mit jeder Praxiserfahrung werden die bereits gesammelten Datenmengen grösser und die daraus gewonnen Learnings folglich präziser, weshalb man dem gewünschten Ergebnis mit fortschreitendem Prozess immer näher kommt. Das heisst jedoch nicht, dass die hochintelligente Software keine Fehler macht oder nicht auch mal zu spät auf Gefahrenquellen reagiert.

Aufgrund der fast grenzenlosen Kombinationsmöglichkeiten bei der Datenanalyse kann ausserdem nicht jede Ausnahmesituation trainiert werden, weshalb es immer noch zu Fehlentscheidungen kommt, die ein Sicherheitsrisiko darstellen können. Darüber hinaus macht man sich natürlich komplett abhängig von der Funktionstüchtigkeit der Technologie. Gibt es ein Problem mit der Stromversorgung oder Datenverbindung, fällt das gesamte System in sich zusammen.

Woran es für komplett selbstfahrende Autos noch fehlt

Vollumfänglich autonomes Fahren beschreibt das Ziel, nur noch als Passagier zu agieren und keine Verantwortung mehr als aktiver Fahrer zu haben. Obwohl in der Automobilbranche unter Hochdruck daran gearbeitet wird und schon viele Erfolge gefeiert werden konnten, haben wir diesen angestrebten Entwicklungsstand noch lange nicht erreicht. Zwar machen die leistungsfähigen Autopiloten das Fahren bereits extrem komfortabel, sie sind allerdings noch nicht ausgereift genug, um wirklich fehlerfrei zu agieren.

Daher müssen die bereits entwickelten Technologien noch intensiv mit unzähligen weiteren Daten trainiert werden, um präzisere Unterscheidungen beispielsweise von Verkehrsschildern vornehmen zu können und auch bei schlechten Wetterverhältnissen zuverlässig zu handeln.

Weiterhin bedarf es einheitlicher technischer Richtlinien und gesetzlicher Rahmenbedingungen, deren Einhaltung durch staatliche Behörden überprüft werden müssen, um auf internationaler Ebene höchste Qualitätsstandards sicherzustellen. Und auch die Zulassung des automatisierten Fahrens per Autobahnpilot auf unseren Strassen muss geklärt sein.

Wie sich die Mobilität der Zukunft darüber hinaus entwickeln wird

Zeitgleich zur Weiterentwicklung des autonomen Fahrens wird jedoch auch an vielen anderen Stellen an der digitalen Vernetzung im Verkehr gearbeitet. Vor allem in Grossstädten besteht die Herausforderung darin, Smart Cities zu schaffen, in denen die Kapazitäten des Personenverkehrs gebündelt werden, um die Auslastung zu optimieren, Kraftstoffe und Energie einzusparen und damit automatisch den Schadstoffausstoss zu verringern.

Auch selbstfahrende Busse und Strassenbahnen spielen in diesen Konzepten eine wichtige Rolle, weshalb hierzu ebenfalls schon Versuche mit Prototypen laufen. Überhaupt wird sich die Digitalisierung in allen Aspekten der Mobilität beispielsweise durch den verstärkten Einsatz von Stauerkennungs-Systemen und intelligenten Ampelanlagen mit Sensortechnik zeigen. Des Weiteren setzt man auf alternative Antriebmöglichkeiten, um die Umweltbelastung zu reduzieren. Auch Modelle wie Car-Sharing und Co. werden definitiv noch viel mehr an Bedeutung gewinnen.