Zu schön, um wahr zu sein? Eine Baustelle unterbricht überraschend den Straßenverlauf, doch der Mann auf dem Fahrersitz muss das Lenkrad nicht berühren. Dem Hindernis weicht das Auto mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) aus. Sie führt dazu, dass die Lenkbewegung eingeleitet wird.

Noch umfährt das Roboterauto die Baustelle nur auf einer Teststrecke, doch mit ihren Forschungsfahrzeugen präsentieren Automobilhersteller wie Daimler, BMW und Audi schon heute, was künftig im Straßenverkehr alles möglich sein wird. Das Thema selbstfahrende Autos hat Tempo aufgenommen. Seit Jahren verbessern die Autobauer ihre Assistenzsysteme. Der Einzug Künstlicher Intelligenz hat diesen Prozess beschleunigt. Bereits in der aktuellen Übergangsphase ist es möglich, dem Fahrer viele Wünsche zu erfüllen, bevor er sie artikuliert hat – instinktiv eben. KI registriert die Stimmung des Fahrers anhand der Daten, wie er lenkt, auf das Gaspedal tritt oder bremst. Daraufhin bietet ihm das Bordsystem zur Entspannung klassische Musik an, falls er angestrengt ist; oder schnellere Rhythmen, falls er ermattet ist.
Moderne Fahrzeuge sind zu fahrenden Rechenzentren geworden. Sie haben Hunderte Chips, Sensoren und Mini-Computer an Bord, welche die gesamte Fahrzeugelektronik steuern. Dem Auto wird beigebracht, die Gedanken seines Fahrers zu lesen. „Wir wollen Mobilität mithilfe von Künstlicher Intelligenz vereinfachen, indem wir die Mobilität der Zukunft nahtlos und vorausschauend gestalten“, sagt Demetrio Aiello, Leiter Künstliche Intelligenz bei Continental. Neben Herstellern entwickeln auch Zulieferer zunehmend Kompetenzen in diesem Bereich, weil auch sie von der Wichtigkeit dieser Technologie überzeugt sind. Ein Team von Continental forscht weltweit an drei Standorten an KI und ist unter anderem eine Kooperation mit der Universität Oxford eingegangen.

Demetrio Aiello unterscheidet zwischen intelligenten und nicht intelligenten Tasks. Heute belasten den Fahrer viele Aufgaben, die Intelligenz benötigen, mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz können wir den Fahrer entlasten und Aufgaben verlagern. Zu den intelligenten Aufgaben gehört etwa das Driver Modelling: Ein KI-System beobachtet den Fahrer und erstellt ein digitales Modell von ihm mit dem Ziel, auf die Verfassung des Fahrers oder der Fahrerin einzugehen und damit Mobilität sicherer zu machen.

Noch ist die Elektronik dem Menschen weit unterlegen: Sie kann nur das leisten, was der Mensch ihr einprogrammiert hat. Um Roboterautos zur Serienreife zu bringen, müssen auch Maschinen lernen. Das tun sie, indem ihre Algorithmen mit sehr vielen Daten gefüttert werden. Denn erst durch eine Vielzahl von Daten ist KI in der Lage dazu, Baustellen tatsächlich zu umfahren oder das plötzliche Auftauchen eines spielenden Kindes hinter einem parkenden Fahrzeug zu antizipieren und ein Ausweichmanöver einzuleiten. Im Straßenverkehr ist das besonders schwierig, weil es immer neue Konstellationen gibt.

Statt eine Maschine explizit für einzelne Situationen zu programmieren, gibt man ihr Werkzeuge in die Hand, die Umgebung selbst zu verstehen. Diese Werkzeuge sind durch Computer nachgebildete neuronale Netzwerke. Sie lernen wie ein Kind, das sich vom Moment der Geburt an über die Sinnesorgane seine Welt erschließt. Auch werden Bilder eingelesen, auf denen zuvor von Hand Objekte klassifiziert wurden. Hat man dem Rechner genug Fußgängerbilder gezeigt, ist er anschließend in der Lage, auf neuen Bildern selbstständig Menschen zu erkennen. Dabei gilt: je mehr Training, desto besser der Algorithmus.

Wie gut das Training funktioniert, zeigt das Forschungsprojekt „Cityscape“ von Daimler, bei dem Videos von Straßenszenen in 50 verschiedenen Städten automatisiert ausgewertet wurden. Für den Computer galt es, 30 verschiedene Objektklassen zu unterscheiden (Fußgänger, Radfahrer, Autos, Häuser, Ampeln, Verkehrsschilder). Es werden selbst dann noch Fußgänger identifiziert, wenn sie zum Großteil von parkenden Autos verdeckt werden.

Eine Herausforderung für die Hersteller ist die Reduzierung der Zeitspanne, in der neue Technologien in den Autos zur Verfügung gestellt werden können. Von der Konzeption eines neuen Fahrzeugmodells bis zum Serienanlauf können bis zu sieben Jahre vergehen, die Entwicklungszyklen von neuen Steuergeräten liegen laut Aiello bei zweieinhalb bis drei Jahren. „Die Verfügbarkeit von ausreichend großen Rechnerkapazitäten und die Möglichkeit eines Updates over the air können die Entwicklungszeiten reduzieren“, sagt Aiello.

Laut des Continental-Managers ist es nur eine Frage der Zeit, wann die Maschine das Niveau eines vorzüglichen Fahrers erreichen wird. Dann wird KI ein Auto führen, ohne dass die Entscheidungen am Steuer durch Emotionen, Stress, Alkohol oder Medikamente beeinträchtigt werden. „Damit entstehen völlige neue Freiräume für die Gestaltung des Fahrzeuges, da sich dessen Rolle von einer möglichst sicher und komfortabel zu bedienenden ‚Fahrmaschine‘ hin zu einem mobilen Lebensraum erweitert.“, sagt Dr. Steven Peters aus dem Bereich Technologiemanagement Digitalisierung der Konzernforschung der Daimler AG mit Verweis auf das Forschungsfahrzeug F 015 Luxury in Motion. (Quelle: Verband der Automobilindustrie e. V. (VDA))