Wie uns intelligente Autos in die Zukunft bringen

Sehr schlau: Wie uns intelligente Autos in die Zukunft bringen

Werte der auf dieser Seite beworbenen Fahrzeuge:

Audi A4: Kraftstoffverbrauch kombiniert in l/100 km: 6,7 – 3,7; CO2-Emissionen kombiniert in g/km: 153 – 95;
Audi A5 Coupé: Kraftstoffverbrauch kombiniert in l/100 km: 6,7 – 4,1; CO2-Emissionen kombiniert in g/km: 153 – 106;
Audi Q2: Kraftstoffverbrauch kombiniert in l/100 km: 5,8 – 4,1; CO2-Emissionen kombiniert in g/km: 134 – 109;
Audi Q5: Kraftstoffverbrauch kombiniert in l/100 km: 7,1 – 4,5; CO2-Emissionen kombiniert in g/km: 162 – 117;
Audi Q7: Kraftstoffverbrauch kombiniert in l/100 km: 6,2 – 5,5; CO2-Emissionen kombiniert in g/km: 163 – 144.
Angaben zu den Kraftstoffverbräuchen und CO2-Emissionen bei Spannbreiten in Abhängigkeit vom verwendeten Reifen-/Rädersatz. // www.audi.de/DAT-Hinweis

Audi Q2 deep learning concept

Audi geht im Bereich Künstliche Intelligenz den nächsten Schritt: Aktuell präsentiert der Konzern auf der NIPS den „Audi Q2 deep learning concept“, ein selbstlernendes Modellauto. Warum wir Machine Learning brauchen und jetzige Serienautos schon intelligent sind.

Wie uns intelligente Autos in die Zukunft bringen
Mithilfe von Front- und Rückkamera findet das Modell den Parkplatz.

Ein Tag im Jahr 2030: Wir bestellen uns morgens per Smartphone ein pilotiert fahrendes Taxi, das uns zur Arbeit fährt. Auf den Straßen sehen wir nur noch selbstfahrende Autos. Wir sind entspannt, der Straßenverkehr effizient: Es gibt kaum Staus, die Unfallrate ist verschwindend gering. Das ist möglich, weil die Autos jede Ampel, alle Straßenschilder und Verkehrsteilnehmer erkennen und vorausschauend und präzise reagieren: Sie sind intelligent, lernen also ohne fremde Hilfe. Doch wie sieht der Weg dorthin aus? Barcelona, Dezember 2016: Audi stellt auf der NIPS (Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems), einer der weltweit wichtigsten Fachkonferenzen für Künstliche Intelligenz (KI), den Audi Q2 deep learning concept vor.

 

Was der Q2 deep learning concept kann

Das Modellauto im Maßstab 1:8 kann intelligent einparken: „Wir haben eine drei mal drei Meter große Arena und platzieren das Q2 Modell dort beliebig. Es sucht und lokalisiert dann selbstständig einen Parkplatz und parkt in allen möglichen Konstellationen präzise ein“, erklärt Michael Schlittenbauer, Data Scientist bei der Audi-Tochter AEV (Audi Electronics Venture).

Die Technologie dahinter? Deep Reinforcement Learning. Diese Variante des Machine Learning zeichnet sich durch ein besonders tiefes neuronales Netz aus, das ähnlich funktioniert wie das menschliche Gehirn – so kann das Modell komplexe Aufgaben lösen.

„Wir haben viele verschiedene Parksituationen trainiert. Das Modell entwickelt dann selbst eine Strategie, wie es einparkt und kommt mit immer mehr Situationen zurecht“, sagt Torsten Schön, ebenfalls Data Scientist bei der AEV. Erfolgreiche und fehlgeschlagene Trainingsversuche werden mit einem Score bewertet. Ausgehend davon verfeinert der Algorithmus in mehreren Millionen Iterationsschleifen, also Wiederholungsversuchen, seine Parkstrategie immer weiter.

Fahren ohne Fahrer: Beim Audi Q2 deep learning concept kein Problem.

Warum wir künstliche Intelligenz brauchen

Peter Steiner, Geschäftsführer der AEV, erklärt: „Maschinen können auf Basis einer riesigen Menge an Daten systematisch hochkomplexe Situationen sicher lösen“. Deshalb ist Machine Learning eine Schlüsseltechnologie für das zukünftige pilotierte Fahren: Das Auto muss vor allem im unübersichtlichen Stadtverkehr anspruchsvolle Situationen richtig einschätzen und daraus Fahrmanöver ableiten.

Was ist nun der nächste Schritt? „Wir führen Künstliche Intelligenz stufenweise in unsere Autos ein“, sagt Peter Steiner. So basiert die Software zur Bilderkennung in den Modellen A4, A5, Q5 und Q7 bereits auf ersten Methoden der KI. Im neuen Audi A8, der 2017 auf den Markt kommt, profitiert der Kunde dann von einem neuen Level an Intelligenz. Zum ersten Mal setzt Audi bei der Bilderkennung die Deep Learning-Technologie ein: Dabei wird die Erkennung verschiedener Objekte bereits mittels eines neuronalen Netzes eigenständig gelernt– der nächste Schritt in Richtung 2030.

 

Wie die Audi-Ingenieure das Q2 deep learning concept entwickelt haben, sehen Sie hier:

 

 

Audi Q2 deep learning concept
Aus dem Audi MediaCenter

Automatisch intelligent einparken: Audi bei der NIPS in Barcelona

Sie ist eine der weltweit wichtigsten Fachkonferenzen für Künstliche Intelligenz: Die NIPS (Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems) präsentiert jedes Jahr Fortschritte aus den Bereichen Machine Learning und Computational Neuroscience. Audi ist zum ersten Mal mit einem Showcase bei der Konferenz vertreten. In Barcelona zeigt der Premiumhersteller von 5. bis 10. Dezember 2016 im Modell-Maßstab, wie ein Auto intelligente Einpark-Strategien entwickelt. Zusätzlich informiert der Automobilhersteller über innovative Jobs für Spezialisten und potenzielle Bewerber.

Weiterlesen

Artikel kommentieren

Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht.