Beiträge

Startup-Autobahn in Stuttgart © magility, 2019

Startup Autobahn – Industrie und Startups vereint

/in /von

Diese Woche fand der 6. Expo Day des Startup Autobahn Accelerator Programms statt. In den Stuttgarter Wagenhallen, die einst im 19. Jahrhundert für die Wartung von Lokomotiven errichtet wurden, stellten 39 Startups ihre innovativen Ansätze für die Zukunft der Mobilität vor. Der Startup Incubator Plug & Play aus dem Silicon Valley und mittlerweile 27 große Partnerunternehmen erarbeiten in dem etwa sechsmonatigen Programm Startup-Autobahn gemeinsam Pilotprojekte für anwendungsfertige Lösungen, die direkt in Produkte oder Produktionsprozesse implementiert werden sollen. 

 

Die Startup Autobahn führt in die Zukunft

Auf dem Expo Day kann man live den Transformationsprozess großer Technologietrends wie Big Data, Künstliche Intelligenz, Blockchain und Internet-of-Things zu marktfähigen Produkten erleben. Die Startup-Autobahn hat sich zu einem der wichtigsten Innovation Hubs im süddeutschen Raum entwickelt. Junger Erfindergeist und Startup Kultur trifft dort auf etablierte Unternehmen mit Branchenerfahrung und den notwendigen Ressourcen. Über 250 Pilotprojekte sollen seit dem Start des Accelerator-Programms Startup Autobahn im Jahr 2016 bereits realisiert worden sein. Die Bewerbungsflut ebbt seit dem ersten Expo Day 2017 nicht ab. Es bewerben sich Start-Ups aus der ganzen Welt, viel mehr als es Plätze gibt. Auf den Expo Days werden Ideen vorgestellt, welche schon morgen die Mobilität und die Produktion verändern können. Wir von magility sind seit der ersten Runde von Startup Autobahn als aktiver Partner mit dabei.

 

Vereinigt im Ziel Neues zu schaffen

Die Ansätze für Verbesserungen kommen aus allen Richtungen. Die Startups widmen sich den Themen E-Mobilität, Shared Mobility, Human-Machine-Interface, Spracherkennung, Supply Chain Logistics, aber auch Unternehmensprozessen oder Fahrzeugdienstleistungen. Der entscheidende Mehrwert der Plattform von Startup-Autobahn liegt darin, dass die Bedürfnisse von Startups und Industrie zusammengeführt werden und auch Kollaborationen mit mehreren neuen Anbietern umgesetzt werden können. Somit werden Entwicklungen, die an den Marktbedürfnissen vorbeigehen, verhindert und eine zielführende Förderung ermöglicht. Die Türen stehen grundsätzlich innovativen Ideen von Startups aus allen Branchen offen, auch wenn aktuell die Automotive-Themen deutlich im Vordergrund stehen.

 

Sensoren und Autonomes Fahren

Als einer der wichtigsten Zukunftstrends gilt branchenweit das Autonome Fahren. Um diese Vision Realität werden zu lassen, ist eine hochauflösende Sensortechnologie unabdingbar. Der Magility Partner Tactile Mobility war Teilnehmer des aktuellen Startup Autobahn Programms und ergänzt mit seinen Innovationen derzeitige Ansätze beim Autonomen Fahren. Das Startup aus Tel Aviv hat mit seinen mittlerweile 25 Mitarbeitern Software und Sensorik entwickelt, um die Beschaffenheit von Straßen ablesen zu können (Grip-Level). Somit können vom Untergrund erhobene Daten mit Sensordaten aus dem Fahrzeug abgeglichen werden. Dadurch wird die Sicherheit eines autonom fahrenden Fahrzeugs erhöht, indem beispielsweise Kurvengeschwindigkeiten und der Winkel gefahrener Kurven verbessert und angepasst werden.

 

Tactile Mobility und die Zukunft selbstfahrender Fahrzeuge

Damit ein autonomes Fahrzeug zuverlässig und unter allen denkbaren Wetterbedingungen auf der vorgegebenen Strecke bleibt, ist neben den zahlreichen Sensoren auch exaktes Kartenmaterial für die Software wichtig. Auch hier setzt Tactile Mobility an. Das Unternehmen kartiert Straßenbeschaffenheiten und kann dadurch mit seinen Daten andere Fahrzeuge vor Straßenschäden oder Glatteis warnen. Ziel ist die Implementierung von Fähigkeiten ins autonome Fahrzeug, welche bisher vom menschlichen Fahrer mit Verstand und Gefühl für Geschwindigkeit gegeben sind. Dazu interagieren im Fahrzeug verbaute Bewegungssensoren mit den Daten, die über den Fahrbahnzustand gesammelt und im System hinterlegt wurden. Ebenfalls wichtig und von der Tactile Mobility Technologie abgedeckt, ist die Überwachung des Fahrers, um rechtzeitig medizinische Notfälle erkennen zu können und dem Fahrzeug entsprechende Handlungsanweisungen zu geben.

 

Blockchain und Shared Mobility

Andere Startups beim Expo Day der Startup Autobahn widmeten sich zum Beispiel den Anwendungsmöglichkeiten der Blockchaintechnologie im Automotivebereich. Mit Hilfe dieses Ansatzes zur Datenordnung sollen zukünftige Transaktionen von autonom fahrenden Fahrzeugen sicher gestaltet werden. Eine Blockchain kann dazu genutzt werden ein eigenes Ökosystem aufzubauen, in dem autonome Autos oder sogar Drohnen selbstständig Transaktionen tätigen können. So verfügt zukünftig ein selbstfahrendes Auto über die technologische Voraussetzung die Parkgebühr oder Tankstelle zu bezahlen, den mitgenommenen Fahrgast abzurechnen oder andere Services in Anspruch zu nehmen. Damit all dies sicher und zuverlässig funktioniert, setzen immer mehr Startups und Konzerne auf Blockchain mit ihren kryptographischen Verfahren.

Die Zukunft der Mobilitätsbranche ist zur Zeit so spannend wie nie. Welche Zukunftstechnologie bewerten Sie als entscheidend für Ihren Unternehmenserfolg? Wir von magility freuen uns über fachlichen Austausch.

 

Autonomes Fahren

Autonomes Fahren – welche Technologien stecken dahinter?

/in /von

Autonomes Fahren gilt als eine maßgebliche Schlüsseltechnologie für die Zukunft des Individualverkehrs. Fahren alle Autos bald von selbst, können wahrscheinlich viele Unfälle verhindert werden. Berufspendler und Reisende könnten während der Fahrt schlafen, arbeiten oder Medien konsumieren. Aber welche Technologien stehen eigentlich hinter der großen Vision vom Autonomen Fahren?

Mehrere Technologien – ein Ziel

Um die angesprochene Vision Wirklichkeit werden zu lassen, werden Autos mit einer Vielzahl unterschiedlicher Sensoren und Systeme ausgerüstet. Schließlich müssen alle Aufgaben eines menschlichen Fahrers übernommen werden. Dazu müssen Sensoren eine umfangreiche und exakte Wahrnehmung 360 Grad um das Auto herum erzeugen, damit eine auf dem höchstmöglichem Standard trainierte Künstliche Intelligenz die Aufgaben des Menschen übernehmen kann und im Idealfall sogar die Kompetenz besitzt, in kritischen Situationen besser und schneller zu entscheiden. Um dies zu gewährleisten und um die höchste Stufe des Autonomen Fahrens zu erreichen, müssen gleich mehrere Technologien sowie deren Datenfluss kombiniert, ins Fahrzeugsystem integriert und gemanagt werden. Die Ultraschallsensorik ist eine davon. Sie wird nach wie vor für die Nahfeld-Erkennung genutzt. Die sogenannten Parkpiepser sind solche Ultraschallsensoren, die sich schon heute in den Fahrzeugen als Standard durchgesetzt haben. 

Autonomes Fahren und die Augen des Computers

Videokameras spielen bei der Entwicklung eines Autonomen Fahrzeugs eine immer bedeutendere Rolle. Sie machen Bilder von der Straße und der Umgebung des Fahrzeugs und “blicken” in alle Richtungen. So kann das gesamte Umfeld 360 Grad um das Fahrzeug herum überwacht werden. Andere Verkehrsteilnehmer, auch im toten Winkel, werden erkannt und die Verkehrszeichen gelesen. Als sogenannte Stereokamera ist es solch einer Kamera auch möglich, Entfernungen zu messen. Je höher die Lichtstärke und Auflösung der Kamera ist, desto exakter kann die Umgebung wiedergeben werden. Aber auch für die Innenraumüberwachung kommen Kameras zum Einsatz. Die Fitness sowie der Gesundheitszustand des Fahrers kann überwacht und seine Eingabebefehle durch Gestensteuerung erkannt werden. Als Folge der Entwicklung könnten herkömmliche Rückspiegel bald der Vergangenheit angehören. Audi ist mit seinem neuen Elektro-SUV E-Tron mit windschnittigen Kameras der erste Hersteller der die Rückspiegel komplett durch Kameras ersetzt. 

Radar – bewährte Technik, ständig weiterentwickelt

Radarsensoren (radio direction and ranging) senden und empfangen Radiowellen, um die Umwelt abzutasten. Sie werden bereits seit 20 Jahren in der Autoindustrie eingesetzt, etwa für den Tempomat, der den Abstand zum vorausfahrenden Fahrzeug konstant hält. Radar kann Objekte erkennen, deren Entfernung, relative Geschwindigkeit und die Bewegungsrichtung. Ein Vorteil von Radarmessungen ist die hohe Reichweite die Robustheit gegenüber Umwelteinflüssen. Ein Nachteil ist jedoch die geringe Auflösung, mit der Objekte erkannt werden. Andere Technologien bilden Objekte wesentlich exakter ab.

LiDAR – die Vermessung der Umwelt mit Licht

Sensoren auf LiDAR Basis (light detection and ranging) funktionieren grundsätzlich ähnlich wie Radar. Der Unterschied liegt in der gemessenen Strahlung. Denn LiDAR Systeme senden für das menschliche Auge unsichtbare Laserimpulse aus, deren Reflektionen von den Sensoren gemessen werden. Diese Technologie ist exakter, kann also mit höherer Auflösung wahrnehmen. Allerdings ist die Reichweite bei LIDAR Systemen ein wenig geringer und die Messungen sind anfälliger für Umwelteinflüsse wie etwa Regen, Nebel oder Schnee. Dunkle Autos reflektieren LiDAR-Strahlen eher schlecht. Deshalb ändern Lackhersteller zur Zeit ihre Formeln, um auch schwarze Lacke besser reflektieren zu lassen. Die LiDAR-Sensoren führen 10.000 Messungen pro Sekunde durch und erstellen so ein aktuelles Abbild der Umgebung und ermöglichen schnelle Reaktionszeiten des autonomen Systems.

Ohne High-Speed Datenverarbeitung kein Autonomes Fahren

Es gibt also unterschiedliche Arten von Sensoren, die ständig große Mengen von Daten produzieren. Erst durch deren Kombination, Anreicherung und blitzschnelle Verarbeitung wird Autonomes Fahren ermöglicht. Der Begriff hierfür ist die Sensorfusion. Um die Datenmengen der Sensoren verarbeiten zu können, müssen Autos mit immer schnelleren Prozessoren ausgestattet werden. Die Automobilhersteller und Zulieferer stehen bezüglich Rechenleistung mittlerweile in starkem Wettbewerb zueinander. Über die Daten von Sensoren und Kameras läuft eine Mustererkennung, welche die reale Umwelt strukturiert und so für das System verwendbar macht. Hinzu kommen noch hinterlegte Kartendaten sowie Positionsdaten aus dem GPS Signal. Um diese großen Mengen von Daten zu verarbeiten, werden Methoden aus den Bereichen Big Data und Künstliche Intelligenz implementiert. So kann ein System auch selbstlernend ausgelegt und erworbene Lerneffekte an die Systeme anderer Autos übertragen werden.

Neben Sensoren, die das Autonome Fahren an sich unterstützen sollen, arbeiten verschiedene Unternehmen daran, aus den gewonnenen Daten weitere Informationen zu generieren, die auch schon bei niedrigeren Automatisierungsgraden von Fahrzeugen das Fahrerlebnis und die Sicherheit verbessern sollen. Die Software des israelischen Startups Tactile Mobility zum Beispiel nutzt Sensorfusion der im Fahrzeug bestehenden Sensoren um u.a. den Grip Level (Haftungsgrad) der Straße zu bestimmen. Bei Veränderungen der Straßenverhältnisse wird der Fahrer bzw. das autonome Fahrzeug dabei in Echtzeit über Gefahren und Gegenmaßnahmen informiert.

Welche Entwicklungen stehen noch an?

Konnektivität ist die Grundvoraussetzung für Autonomes Fahren. Ein autonom fahrendes Fahrzeug mit all seinen Sensoren wird auch mit einem Server des Herstellers verbunden sein. So können beispielsweise Verkehrs- und Wetterdaten in Echtzeit berücksichtigt und die Software des Fahrzeugs ständig aktualisiert und optimiert werden. Gerade für die Cyber-Security des Fahrzeugs ist diese Vehicle-to-Backend-Connectivity (V2B) ausschlaggebend. Um einen Cyber-Angriff schnellstmöglichst zu stoppen, sind Over-the-Air (OTA)-Updates unumgänglich. Desweiteren werden die autonomen Fahrzeuge mit der Infrastruktur vernetzt sein, die sogenannte Vehicle to Infrastructure-Connectivity (V2I) sowie untereinander, also Vehicle to Vehicle (V2V). Um die Positionen der autonomen Fahrzeuge zu überwachen und den Verkehr sicher zu steuern, wird in der Zukunft auch die Vehicle-to-Satellite-Connectivity (V2S) mehr und mehr in den Fokus rücken. Auch eine weitere Vernetzung, genannt Vehicle-to-Everything (V2X), ist möglich. Für die Datenmengen, die konnektiv über die verschiedenen Kanäle ausgetauscht werden, reicht der heutige Mobilfunkstandard nicht aus. Erst wenn der schnellere Mobilfunkstandard 5G eingeführt wird, können sich die Fahrzeuge auch untereinander vernetzen (V2V). Jedes Auto könnte dann ein Signal senden um von anderen Verkehrsteilnehmern bereits außerhalb der Sensorreichweite erkannt zu werden. Verkehrsflüsse ließen sich so optimieren und sicherer gestalten. Mit wachsender Konnektivität steigt auch das Risiko für Cyber-Crime. Ein autonomes Fahrzeug muss behandelt werden wie ein Computer auf Rädern und benötigt von Grund auf ein ausgereiftes end-to-end Cyber-Security Konzept. 

Ausblick

Um das vollautonome Fahren (Level 5) zu ermöglichen, ist ein ganzes Paket an unterschiedlichen Technologien notwendig. Für die Automobilindustrie ist das Autonome Fahren momentan an Komplexität nicht zu übertreffen. Es geht nicht nur um die Technologien im Fahrzeug, viele weitere Faktoren, wie das Management der Datenmengen, festgelegte Normen, datenschutzrechtliche Vorgaben, Cyber-Security-Themen, die momentan vorzufindenden Standards, wie der Mobilfunkstandard, sowie der Ausbau der Infrastruktur müssen gleichzeitig betrachtet oder ausgebaut und in optimaler Weise zueinander in Beziehung gesetzt werden. Warum es in den nächsten Jahren eher unrealistisch ist, dass wir im öffentlichen Straßenverkehr vollautonome PKW vorfinden werden und weshalb sich vollautonome Fahrzeuge voraussichtlich erst im Bereich der Nutzfahrzeuge etablieren werden, klären wir in einem unserer nächsten Artikel.  Wir freuen uns auf einen regen Austausch zum Thema. Kontaktieren Sie gerne unsere Experten bei Magility!

 

 

Das Autonome Fahren

Status quo – Autonomes Fahren – Ist 2019 das Jahr?

/in /von

Das autonome Fahren gilt als ein maßgeblicher Zukunftstrend der Automobilindustrie. Fahrzeuge werden stetig intelligenter, reagieren auf ihre Umwelt und sind zunehmend vernetzt mit Servern, die das Auto über die Verkehrssituation und den Streckenverlauf informieren. Assistenzsysteme, die das autonome Fahren bereits teilweise ermöglichen, werden in nahezu jeder neuen Generation eines Fahrzeugmodells verbaut.

Welche Arten des Autonomen Fahrens gibt es?

Zur genaueren Betrachtung wird das autonome Fahren in mehreren Stufen klassifiziert. Autonomie-Stufe 0 bezeichnet den klassischen Selbstfahrer. Autonomie-Stufe 1 beschreibt das assistierte Fahren wobei ein Abstandsregeltempomat den Fahrer im Verkehr unterstützt. Diese Funktion gehört bei nahezu allen aktuellen Fahrzeugen zum Standard. Bei Autonomie-Stufe 2 geht es bereits um eine Teilautomatisierung. Das Fahrzeug kann dabei selbst die Spur halten, Abbremsen, Beschleunigen und automatisch Einparken, wobei der Fahrer selbst aber immer noch vollständig in der Verantwortung bleibt. In höherpreisigen Modellen ist diese Autonomie-Stufe bereits weit verbreitet. Autonomie-Stufe 3 ermöglicht hochautomatisiertes Fahren. Dabei ist das Auto fähig, bestimmte Aufgaben, wie etwa eine Autobahnfahrt selbstständig zu bewerkstelligen. Der Fahrzeuginsasse kann währenddessen anderen Tätigkeiten nachgehen, wie etwa Zeitung lesen oder am Laptop arbeiten. Allerdings muss er immer noch bereit sein, das Steuer im Ernstfall zu übernehmen. Autonomie-Stufe 4 beschreibt das Vollautomatisierte Fahren. Ein aktiver Fahrer wird nicht mehr benötigt, alle Fahrzeuginsassen werden Passagiere. Die verbauten intelligenten Systeme des Autos übernehmen alle Fahraufgaben. Der Passagier befindet sich außerhalb der Verantwortung und dürfte sogar schlafen. Stufe 5 beschreibt die höchste Stufe, das Vollautonome Fahren. Das Fahrzeug bewerkstelligt jegliche Verkehrssituation und Strecke dabei vollkommen selbstständig und auch Leerfahrten ohne Insassen wären möglich.

Autonomes Fahren – was sind die Vorteile?

Hier ist zuerst die Vision vom unfallfreien Fahren zu beschreiben. Noch immer gibt es in Deutschland über 3.000 Verkehrstote im Jahr. In ganz Europa sind es rund 25.000. Weltweit sollen es laut der WHO sogar deutlich über eine Million Verkehrstote pro Jahr sein. Das Autonome Fahren könnte drastisch dazu beitragen, diese Zahlen zu senken. Ein weiterer Vorteil ist die gewonnene Zeit des Fahrzeuginsassen. Hierzu ein Beispiel: Eine Person, die pro Arbeitstag 2 Stunden Wegzeit im Auto zubringt, hätte bei durchschnittlich 220 Arbeitstagen pro Jahr eine Zeitersparnis von 440 Stunden durch ein autonom fahrendes Fahrzeug. Dies summiert sich auf, immerhin 36 Zwölf-Stunden-Tage, die für andere Tätigkeiten wie z.B. Zeitunglesen oder mobilem Arbeiten genutzt werden können.

Verschiedene Ansätze führen zu Autonomem Fahren

Die etablierten Autohersteller knüpfen an ihr Kerngeschäft an, entwickeln ihre Modelle auf Basis bewährter Tradition weiter und statten die Fahrzeuge mit immer fortschrittlicheren Assistenzsystemen aus. Der technologische Fortschritt könnte bereits innerhalb der nächsten oder übernächsten Fahrzeuggeneration zum Vollautomatisierten Fahren führen. Unternehmen wie die Google-Tochter Waymo oder Uber forschen und testen neben den OEMs ebenfalls am autonomen Fahren. Sie nutzen ihre Erfahrung in der Verarbeitung großer Datenmengen und statten zugekaufte Automodelle mit meist sichtbar vielen Sensoren aus. Der Taxi-Dienstleister Lyft betreibt in Kooperation mit dem Autozulieferer Aptiv zur Zeit 30 umgerüstete 5er BMWs in Las Vegas. Die vielen dafür notwendigen Sensoren sind unauffällig in die Autos integriert. Allerdings ist dabei immer ein Sicherheitsfahrer mit an Bord und die Umrüstung kostet noch mehrere hunderttausend Euro pro Fahrzeug. Alleine in Kalifornien haben über 60 Unternehmen eine Lizenz zum Testen autonomer Fahrzeuge. Nimmt man Arizona hinzu, sollen dort insgesamt bereits über 1.200 autonomer Fahrzeuge auf den Straßen unterwegs sein.

Wo geht die Reise noch hin?

Die neuen Innovationsmöglichkeiten durch autonomes Fahren sind äußerst vielfältig. Verschiedenste Akteure aus Wirtschaft und Wissenschaft wollen daran teilhaben. Um die aussichtsreichsten Chancen zu identifizieren wurde etwa jüngst das Mobility, Experience and Technology Lab (MXT) gegründet. Dahinter steckt eine Kooperation des Fraunhofer-Instituts für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO mit der Unternehmensberatung McKinsey. An deren Prototypen kann man genauso wie auf den letzten Elektronikmessen erahnen, wie eine solche Zukunft aussehen kann. Audi zum Beispiel stellte ein Konzeptfahrzeug vor, in dessen Fahrgastzelle sogar Pflanzen wachsen. Das Interieur von Autos kann mit abgedunkelten Scheiben und Liegesitzen zum Schlafzimmer werden, die Windschutzscheibe zum riesigen Bildschirm. Die Themen Komfort, Entertainment und Produktivität während der Fahrt rücken immer mehr in den Fokus.

Neue Geschäftsmodelle durch autonomes Fahren

Durch die fortschreitende Vernetzung der Autos und deren wachsender Fähigkeit zum autonomen Fahren ergeben sich auch neue Geschäftsmodelle. Tesla Chef Elon Musk, oft ein Freund großer Worte und Visionen, erklärte laut Medienberichten, dass die gesamte Fahrzeugflotte des Herstellers bald so autonom fahren könne, dass Eigentümer eines Teslas ihr Fahrzeug als Robotertaxi vermieten könnten. So könnte durch das Auto, während der Zeit, in der es eigentlich ungenutzt geparkt wäre, Geld verdient werden und dieses zur Amortisation desselben beitragen. Musk erwartet sobald dieses Szenario eintritt sogar eine Verzehnfachung des Börsenwerts von Tesla, welcher Stand Anfang Mai 2019 über 43 Milliarden US-Dollar beträgt. Ein weiteres Geschäftsmodell welches sich aus dem Autonomen Fahren ergibt ist der Robomart. Das gleichnamige Start-Up aus San Francisco hat einen autonom fahrenden Supermarkt entwickelt. Bestückt werden die Fahrzeuge von der US-Supermarkt Kette Stop & Shop. Die Fahrzeuge können autonom direkt zum Kunden fahren oder an stark frequentierten Orten parken. In der Stadt Boston ist der Robomart bereits in Betrieb.

Was sind die größten Herausforderungen?

Eine große Herausforderung ist immer noch die technologische Umsetzung. Ein autonom fahrendes Auto benötigt eine Menge teurer Sensoren. So sind beispielsweise in den oben genannten Robotertaxis von Aptiv 2 Kameras, 2 Computer, mehrere Antennen, 10 Radarsensoren und 9 LiDAR Sensoren verbaut. Lidar Sensoren haben eine ähnliche Funktion wie Radarsysteme, basieren aber auf der Lasertechnologie. Laut einer Studie von Deloitte sind die Nutzer allerdings kaum bereit, für ein autonom fahrendes Auto mehr zu bezahlen als für herkömmliche Autos. Auch das Vertrauen in die digitalen Autopiloten ist noch nicht besonders ausgeprägt. Die meisten fühlen sich noch sicherer, wenn sie das Steuer selbst in der Hand halten. Der Verkehr ist ein hochkomplexes Geschehen in dem stets etwas unvorhergesehenes passieren kann, was blitzschnelle, kreative und vernünftige Reaktionen erfordert. Trotz immer besser werdender Systeme kommt es bei den aktuellen Assistenzsystemen vor, dass der Fahrer eingreifen muss. Eine weitere Herausforderung des autonomen Fahrens sind die umfangreichen gesetzlichen Rahmenbedingungen sowie die ethische Komponente. Fragen der Haftung müssen ganz neu gestellt werden. Wer trägt beispielsweise die Schuld an von Computern oder Künstlichen Intelligenzen verursachten Unfällen? Trotz rasanter technologischer Entwicklung bleibt also noch einiges zu tun, bis Autos völlig autonom auf unseren Straßen unterwegs sein werden.

Wie bereiten Sie sich auf die autonome Zukunft vor? Kontaktieren Sie uns von magility gerne für einen fachlichen Austausch.

Buchveröffentlichung: Guide to Automotive Connectivity and Cybersecurity

/in /von

Das vorliegende Werk „Guide to Automotive Connectivity and Cybersecurity – Trends, Technologies, Innovations and Applications“ ist das aktuellste und umfassendste Grundlagenbuch zum Thema Connectivity und Cybersecurity bei Fahrzeugen. Seit der Veröffentlichung im aktuellen Jahr 2019 beeinflusst es mit richtungsweisenden Impulsen die aktuellen Innovationen und Disruptionen im Automobilbereich. Das Werk verschafft den Lesern einen bisher noch nicht dagewesenen Gesamtüberblick zu Trends, Technologien, Innovationen und Anwendungen von Connectivity und Cybersecurity bei Fahrzeugen.

Führende Automotive Cybersecurity Experten

Die Autoren Dietmar P.F. Möller und Roland E. Haas sind führende Experten im Bereich Automotive Cybersecurity und Connectivity mit jahrzehntelanger Erfahrung in der Automobilindustrie. Dr. Roland Haas ist der Gründer sowie CEO von QSO Technologies mit Sitz in Bangalore, Indien. Außerdem ist er Partner von magility und betreut magility-Aktivitäten in seiner Wahlheimat Indien. Neben vielen weiteren Aktivitäten ist er Buchautor sowie Honorarprofessor an verschiedenen Universitäten. Prof. Dr. Dietmar Möller ist u.a. Professor für Stochastische Modelle in Ingenieurwissenschaften an der Clausthal University of Technology (TUC) und Mitglied des Simulation Science Center (SWZ) in Clausthal– und Göttingen. Die beiden Autoren setzen den Fokus im vorliegenden Buch nach einer theoretischen und technischen Einführung auf Anwendungsbeispiele und Details aus der Praxis.

Nachschlagewerk zu Automotive Connectivity und Cybersecurity

Das Buch soll den Dialog zu Automotive Cybersecurity (ACS) und Automotive Connectivity (AC) fördern, und zielt darauf, dass potenziell gefährdete Verkehrssysteme und Transportmöglichkeiten umfassend abgesichert sind, bevor sie in die praktische Anwendung gehen. Momentan laufen Fachkräfte in der Branche Gefahr, über die Fülle von Begriffen, Standards und Praktiken im Bereich AC und ACS zu stolpern, die unabhängig voneinander entwickelt wurden. Der fehlenden Einheitlichkeit der Begrifflichkeiten will das vorliegende Buch entgegenwirken: Es gibt einen wertvollen Überblick zur Systematik der Begriffe, zu Nomenklatur und Schwerpunktsetzung der im Buch angesprochenen Arbeitsgebiete.

Multidisziplinäre Arbeitsgebiete vereint in einem Werk

AC und ACS sind multidisziplinäre Arbeitsgebiete. Diese umfassen Informatik, System- und Softwaretechnik, Maschinenbau, Modellbildung und Simulation, Nachrichtentechnik sowie Elektronik. Magility und die Autoren empfehlen das Buch “Guide to Automotive Connectivity and Cybersecurity” dringend allen Studenten, Wissenschaftlern und Anwendern aus der Industrie, die sich mit fortschrittlichen Methoden in AC und ACS auseinandersetzen und ihre Kenntnisse vertiefen wollen.

Transformation der Automobilindustrie

Das Buch startet mit einem Überblick über die Automobilindustrie und die sukzessive Erweiterung der angewendeten Technologien. Die Technologie-Welle änderte die Automobilindustrie grundlegend. Nicht mehr nur der Verkauf von Fahrzeugen prägt die Automobilindustrie von heute, vielmehr vollzieht sich aktuell ein Wandel hin zu Konzepten wie dem Autonomen Fahren und Smart Mobility.

Vision Smart Mobility

Die Digitalisierung ist dabei treibende Kraft, denn durch die digitale Vernetzung sind intelligente Mobilitätsdienste schon heute Realität. Winzige leistungsstarke Computer, Sensoren, drahtlose Netzwerke, intelligente Geräte, Cloud-Services und weitere innovative Technologien ermöglichen die praktische Transformation hin zu einer intelligenten Mobilität (Smart Mobility). Smart Mobility – das ist die visionäre und bezahlbare Mobilität der Zukunft, die für alle Menschen anwendbar und nutzbar sein soll, unabhängig von Standort und Region, der Nutzungsdauer sowie individuellen Fähigkeiten und Budget. All dies resultiert in einem neuen Geschäftsmodell – weg vom Verkauf einzelner Autos oder Flotten hin zu Angeboten von Mobility-Services. Mobility-as-a-service, kurz MaaS wird als die Zukunft der Automobilindustrie gesehen.

Cybersecurity ist wichtigster Faktor beim Kauf eines Fahrzeugs

Der Anteil von Software und digitalen Komponenten in heutigen Fahrzeugen steigt stetig an und die umgebende digitale Infrastruktur nimmt ständig zu. Dies bietet Hackern neue Angriffsflächen und macht Cybersecurity zur wichtigsten Thematik für sichere Fahrzeuge.

Das vorliegende Buch “Guide to Automotive Connectivity and Cybersecurity” beschreibt die wesentlichen methodischen und theoretischen Grundlagen und erweitert sie mit dem Wissen über zukünftige Fahrzeugmerkmale. Den Autoren ist es vorbildlich gelungen, die notwendigen technologischen Trends, Technologien, Innovationen und Anwendungen im Zusammenhang mit den Anforderungen der automobilen Konnektivität und Cybersicherheit zu verknüpfen und systematisch einzuordnen.

Von der Theorie zur Praxis – Aufbau des Buchs

Das Buch startet mit einer Erläuterung zum Automobilmarkt, der Automobilforschung und -entwicklung sowie der elektrischen und elektronischen Komponenten- und Softwaretechnologie für Kraftfahrzeuge. Vernetzte Autos und autonome Fahrzeuge sowie methodische Ansätze zur Cybersicherheit werden begutachtet und untersucht und es wird dargelegt, wie Cyberangriffe auf Fahrzeuge vermieden werden können.

Das Buch “Guide to Automotive Connectivity and Cybersecurity” bietet außerdem einen Überblick zu den aktuellen High-Tech Trends der Automobilindustrie, schwerpunktmäßig im Bereich intelligenter Mobilität und autonomem Fahren. Dem folgt eine Analyse der  Automobilforschung und -entwicklung. Dabei wird die Komplexität bei der Entwicklung neuer Fahrzeugmodelle durch umfassende Hintergrundinformationen aufgezeigt. Weiter geht es mit einer Erläuterung der Technologien, die für die Entwicklung von vernetzten Fahrzeugen unerlässlich sind, wie beispielsweise cyber-physische Systeme sowie das Internet der Dinge (IoT). Fallstudien zu Car2Go und Carsharing, Car-Hailing und Car-Ridesharing, vernetztem Parken und fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen runden das Grundlagenbuch und Nachschlagewerk ab. Jedes Kapitel schließt mit Verständnisfragen und Übungen zur vorgestellten Thematik. So eignet sich das Buch insbesondere für Wissenschaftler, Studenten und Praktiker sowie Experten in der Industrie, die sich mit der Thematik der zukünftigen Automobilindustrie im Detail vertraut machen und ihr Wissen, auch technisch, vertiefen möchten.

Sollten Sie Fragen zum Buch oder den Autor haben oder zum Thema Automotive Cyber Security  kontaktieren Sie gerne unsere Experten. Wir von magility helfen gerne weiter und stehen beratend zur Seite.

Virtual und Augmented Reality in der Automobilindustrie_magility

Virtual Reality – zunehmende Bedrohung aus der Cloud?

/in /von

Spätestens seit der Einführung der Eisenbahn im 19. Jahrhundert gibt es Skepsis beim Aufkommen technischer Neuerungen. So klar die Vorteile innovativer Technologien meist auf der Hand liegen, so groß sind auch teilweise die Befürchtungen, die mit der Verbreitung von Neuem und Unbekanntem einhergehen. Auch die aktuellen Entwicklungen im Bereich Virtual- und Augmented Reality sind davon nicht ausgenommen.

 

Augmented Reality vs. Virtual Reality

 

Mit dem Begriff Augmented Reality (AR) wird eine durch Computer erweiterte Realität beschrieben. Die Kamera eines Computer zeichnet die Realität auf, analysiert sie in Echtzeit, reichert sie mit zusätzlichen Daten an und gibt diese erweiterte Realität auf einem Display wieder. Dieses Prinzip ist bereits bekannt durch die Spiele-App Pokémon Go. Im Gegensatz zur AR wird die Virtual Reality (VR) komplett im Computer erschaffen. Will ein Nutzer daran teilhaben, so muss er sich über ein elektronisches Gerät, beispielsweise eine VR Brille oder einen Computer, in die virtuelle Realität einwählen.

 

Die virtuelle Welt Second Life ist eine der ersten Anwendungen von VR. Aber auch manche Videospiele wie World of Warcraft oder Grand Theft Auto erreichen inzwischen mit großem wirtschaftlichen Erfolg eine programmierte Komplexität, die der Realität nahe kommt. Anwendungen, die AR und VR vermischen werden auch Mixed Reality genannt.

 

Gefahren bei digitalen Realitäten

 

Nicht umsonst widmete sich die Mainzer Kunsthalle mit einer großen Ausstellung im Jahr 2018 diesem Thema und überschrieb die Schau mit einem vielsagenden Titel: Virtual Insanity.

Je mehr der virtuelle Raum sich an die echte Realität anpasst, wenn die Geschehnisse der Realität mehr und mehr in die virtuelle Realität übertragen werden, dann wandern auch die bekannten Probleme des Alltags in den Cyberspace: Mobbing, Belästigung, Stalking und die Auslebung anderer illegaler und unmoralischer Handlungen.

 

Wenn es zudem möglich wird, im digitalen Raum mit dem eigenen Avatar rechtsverbindliche Geschäfte abzuschließen, dieser Avatar dann gehackt oder kopiert wird, dann ergibt sich eine Vielzahl an Möglichkeiten für illegale Aktivitäten. Auch Geldwäsche ist ein Thema das sich in diesem Kontext zunehmend etabliert und in den Fokus von Behörden gerät.

 

Virtual Reality in der Automobilindustrie

 

In den Entwicklungsabteilungen der Automobilindustrie gehört die Anwendung von VR in einigen Bereichen bereits zum Standard. In einem VR-Studio lassen sich Bauteile digital dreidimensional betrachten und vor der eigentlichen Produktion testweise zusammensetzen. Diese Räume werden CAVE genannt (Cave Automatic Virtual Environment) und erlauben einen realitätsnahen Blick auf virtuelle Bauteile. Auch die Kunden profitieren von dieser Entwicklung. So bietet etwa Audi einen dreidimensionalen Konfigurator an, durch den sich ein individualisiertes Wunschfahrzeug schon vor der eigentlichen Produktion anschauen und bewundern lässt.  

 

Bald schon könnten Geräte ähnlich dem Google Glass in unterschiedlichsten Berufsanwendungen zum Standard gehören. Dabei trägt ein Polizist, Arzt oder ein Teilnehmer eines Meetings in einem Büro eine Brille, die ihm zusätzliche Informationen direkt in sein Sichtfeld einblendet. Dadurch können komplizierte Situationen vereinfacht, beschleunigt und effizienter gestaltet werden.

 

Virtual Reality auch bei der Verteidigung im EInsatz

 

Auch im militärischen Bereich sind Virtual Reality und Augmented Reality bereits bei modernen Armeen und Luftwaffen im Einsatz. Weitere potenzielle Anwendungsmöglichkeiten sind zahlreich, sie reichen über Zusatzinformationen im Einzelhandel bis hin zum virtuellen Einbau von Möbeln in das eigenen Zuhause. Grundsätzlich sind der Fantasie hier keine Grenzen gesetzt. Die dahinterstehenden erfolgreichen Geschäftsmodelle bestätigen die positive Entwicklung der Technologie.

 

Steigendes Marktvolumen für Virtual Reality Anwendungen

 

Die M&A Beratung Hampleton Partners erwartet für den globalen Markt von VR-Anwendungen für das Jahr 2022 ein Volumen von 17,8 Mrd. $.  Zum Vergleich: 2016 betrug die Marktgröße noch 2 Mrd. $. Nach einem Marktvolumen von 4 Mrd. $ im Jahr 2016, wird für den AR-Markt bereits im Jahr 2020 ein Anwachsen auf 161 Mrd. $ erwartet. Hohe Prognosen, die in aller Klarheit verdeutlichen, wohin die Reise geht.

 

Google und Microsoft sind von Anfang an und bis heute Treiber dieser Entwicklung. Auch zahlreiche Start-Ups wie Magic Leap und Vuforia aus den USA oder INDE aus Großbritannien mischen mit. Analysten nehmen an, dass europäische Unternehmen sogar bis 2020 die Marktführerschaft im Bereich Virtual Reality übernehmen werden. Von einem Anwachsen des Produktionswertes um 13-34 Mrd. € ist die Rede und bis zu 480.000 Arbeitsplätze könnten auf dem europäischen Kontinent dafür geschaffen werden. Die Einführung schnellerer mobiler Internetverbindungen wie 5G werden diesen Trend zudem noch beschleunigen.

 

Erweiterte Angriffsfläche für digitale Hacker

 

Bei zunehmender Digitalisierung des Straßenverkehrs ist das größte Risiko ein digitaler Hackerangriff. Jedoch verringert sich auch das Risiko von menschlichem Fehlverhalten stark durch die Unterstützung von digitaler Technik. Wird dieses System allerdings von Kriminellen, Terroristen und anderen Akteuren mit kriminellen Absichten beeinflusst, können durch Störsignale und digitale Falschinformationen schlimme Unfälle oder sogar der Zusammenbruch des Automobilverkehrs die Folge sein. Dabei müssen nicht einmal einzelne Fahrzeuge attackiert werden, ein einzelner Angriff über die Cloud kann genügen um ganze Flotten lahmzulegen.

 

Auch Virtual Reality Anwendungen müssen ganzheitlich und von Anfang an digital sicher (cyber secure) gedacht werden und die Security muss im gesamten End-to-End System integriert sein. Zunehmende Vernetzung ermöglicht weitere Einfallstore für Hacker Angriffe und böswillige Manipulationen. Mit jeder technologischen Entwicklung wächst diese Herausforderung beträchtlich weiter an. Magility berät Sie gerne bei der Umsetzung Ihrer individuellen Lösungen zum sicheren Einsatz virtueller Realitäten in Ihrem Geschäft.

 

Allseits sichere Fahrt in die Zukunft wünscht Ihnen das Team von Magility!

neuronale Netze

Neuronale Netze – Die Technik lernt aus der Natur

/in , /von

Der Begriff Bionik setzt sich zusammen aus den Begriffen Biologie und Technik. Bionik beschreibt das Lernen und die Nachahmung von natürlichen Vorgängen durch die Technik. Forscher schauen sich bewährte Methoden aus der Natur ab und nutzen diese für innovative Techniken. Nicht nur stoffliches Wissen und dessen Übertragung in die Technik ist Gegenstand der Bionik, auch Funktionsweisen und dahinterliegende Grundprinzipien finden sich in bionischen Anwendungen wieder.

Beispiele aus der Bionik, die wir im Alltag benutzen, gibt es etliche und sie erstrecken sich über Anwendungsbereiche wie Konstruktionstechnik, Oberflächen, Robotik, Fortbewegungsmöglichkeiten, Optimierungsverfahren, Materialien sowie Sensorik und Kommunikation.

Das menschliche Gehirn als Vorbild

Neuronale Netzwerke bestimmen unser menschliches Gehirn. Sie beinhalten eine riesige Anzahl an Nervenzellen (Neuronen), die sich im Verlauf der Gehirnentwicklung immer weiter vermehren und sich untereinander vernetzen. Dadurch entstehen intelligente Verbindungen, sogenannte neuronale Netzwerke. Die Funktionsweise der Vernetzung von Neuronen wird bei künstlichen neuronalen Netzen auf mathematische Rechenmodelle übertragen und die biologischen Netze dabei als informationsverarbeitende Systeme nachgeahmt.

Sowohl für natürliche als auch für künstliche neuronale Netze treffen ähnliche typischen Eigenschaften zu. Beide können komplexe Muster erlernen, ohne die dafür zugrunde liegenden Regeln und Gesetze zu kennen. Sie folgen in ihrer Funktionsweise einer Intelligenz, die keiner verifizierbaren Logik folgt. Der Nachteil ist, dass aus neuronalen Netzen auch im Nachhinein keine Logik identifiziert werden kann, die einen Lernerfolg erklären könnte. Erst nach jahrelangem Training sind neuronale Netzwerke fähig, logische und klare Regeln zu erlernen und anzuwenden. Sie lernen implizit – quasi learning by doing.

Künstliche Neuronale Netze

Künstliche neuronale Netze sind mathematische Strukturen, die den biologischen neuronalen Netzwerken ähneln. Sie bestehen aus sogenannten Modellneuronen und Kopplungsstellen, auch Synapsen genannt. Diese beiden Einheiten stehen miteinander in Wechselwirkung. Die Bestimmung der Synapsenstärke läuft über einen numerischen Wert. Dieser Wert stellt das Verbindungsgewicht dar. Im Bereich von Optimierungsverfahren werden heutzutage bereits künstliche neuronale Netze eingesetzt.

Künstliche Neuronale Netze in der Praxis

Heutzutage werden intelligente neuronale Netze beispielsweise beim Betrieb von Maschinen eingesetzt. Diese Maschinen übertragen Daten im Bedarfsfall selbständig an weitere vorher definierte Stellen. Sie können frühzeitige Verschleiß-Aktivitäten erkennen und helfen so, einem potenziellen Ausfall der Maschine vorzubeugen.

Auch in Fahrzeugen werden künstliche neuronale Netze eingesetzt. Autonomes Fahren kann nur durch künstliche Intelligenz (KI) sicher umgesetzt werden. Das Auto lernt über einen Szenarienkatalog zu manövrieren. Es lernt, was es bei der Fahrt als Hindernis einzuordnen hat und orientiert sich dabei über eingebaute Sensoren. Bilderkennungsverfahren ermöglichen den Transfer vom “Gesichteten” zur Verarbeitung im künstlichen neuronalen Netz des Fahrzeugs. Das gesichtete Hindernis wird abstrahiert und rechnerisch verbildlicht, dadurch kann das Fahrzeug die Gefahr anhand bereits erlernter Szenarien abschätzen und entsprechend manövrieren.

Cybersicherheit von Bionik Anwendungen

Künstliche neuronale Netze funktionieren gut, wenn man sie in Ruhe lässt. Was aber geschieht, wenn Angreifer sie von außen manipulieren oder mit krimineller Absicht lahmlegen?

Sowohl im Bereich des autonomen Fahrens als auch in der Medizintechnik ist Security eine elementare Schlüsselfunktion für die Zukunftschancen der eingesetzten innovativen Technologien. Automobilhersteller und -zulieferer haben die Dringlichkeit bereits erkannt und Cyber-Security Unternehmen an Bord geholt. Es braucht in der breiten Öffentlichkeit wohl aber noch weitere kriminelle Hacker-Angriffe um Automotive Cyber-Security generell als Schlüsselfunktion bei der Anwendung innovativer vernetzter technologischer Lösungen anzuerkennen. Eine Security Lösung sollte immer ganzheitlich für den kompletten Lebenszyklus gedacht und im Idealfall von Anfang an, also schon im Produktentwicklungsprozess, integriert werden. Technische Innovationen gibt es heute nur noch durch intelligente Vernetzung, Informationsfluss und Datentransfer. Sobald ein Produkt im Internet of Things vernetzt ist, ist es auch anfällig für Cyber-Angriffe. Vernetzte Produkte sollten daher immer mit Cyber Security “gedacht” werden.

Interessieren Sie sich für den technischen Fortschritt und die Entwicklung von KI, insbesondere im Bereich von Mobility-Themen, kontaktieren Sie unsere Experten. Wir von Magility beraten Sie gerne zum Thema Cyber Security und zeigen Ihnen, wie Sie Sicherheit zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil machen.

 

Brain to Vehicle - Steuern mit Gedanken. Foto: Unsplash

Brain to Vehicle Technologie – Der Fahrer denkt, das Auto lenkt

/in /von

Fahrerassistenzsysteme stehen aktuell hoch im Kurs. Länger schon existiert die Idee, Fahrzeuge per Gedanken zu steuern. Bei der Brain-to-Vehicle Technologie lässt sich das Fahrzeug durch das Gehirn des Fahrers steuern, statt physische Befehle zu erteilen. Es handelt sich dabei durchaus nicht um Zauberei sondern um angewandte Wissenschaft. Doch wie funktioniert die Gedankensteuerung und was bedeutet diese neue Technologie für das autonome Fahren?

Brain Driver – Steuerung via Gehirn

Bereits 2011 war der Wissenschaftler Henrik Matzke in den Schlagzeilen. Auf dem Tempelhofer Feld in Berlin wurde vorgeführt, wie er ein Auto steuert, ohne die Hände am Lenkrad oder die Füße am Pedal zu haben. „Projekt Brain Driver“ hieß das wissenschaftliche Projekt von Autonomos, mittlerweile ein Tochterunternehmen von Tomtom, dem Hersteller von Navigationsgeräten. Schon damals konnte bewiesen werden, dass ein Fahrzeug auch ohne aktiv lenkenden Fahrer navigiert werden kann. Möglich wird dies durch die Messung der Hirnströme sowie Radar- und Lasersensoren, die die Umgebung erfassen. Über das menschliche Gehirn, sozusagen einem ‘Human Computer’ im Auto, kann das Fahrzeug elektronisch gelenkt oder ein Pedal getreten werden. So konnte Henrik Matzke schon vor vielen Jahren ohne Berührung oder Sprachbefehle mit 60 km/h über die Teststrecke in Berlin fahren.

Doch wie funktioniert die Technik genau?

Es handelt sich bei der Technologie nicht um Gedankenübertragung. Der Fahrer trägt eine Kappe mit Sensoren, wie sie auch bei einem EEG (Elektroenzephalogramm) eingesetzt wird. Aus den Hirnströmen können dann Muster abgeleitet werden. Der Bordcomputer ermittelt daraus den Befehl des Fahrers und übermittelt ihn an die Fahrzeugmechatronik, welche durch die Aktuatorik reagiert. Um das Fahrzeug zu manövrieren, braucht es im Wesentlichen nur die Befehle schneller, langsamer, rechts, links, wie etwa bei einem Computerspiel.

Brain to Vehicle – Autobauer experimentieren

Aktuell stattet Nissan einige Autos mit der „Brain to Vehicle Technologie“ aus. Das Assistenzsystem verspricht, laut Nissan, das weltweit erste System zur Echtzeiterkennung und -analyse von Gehirnaktivitäten im Zusammenspiel mit dem Autofahren zu sein. Die Idee dahinter ist, dass das System Vorhersagen treffen und das Fahrzeug folglich auf Gefahren und Manöver schneller reagieren kann als der Fahrer selbst. Die Reaktionszeit wird optimiert, um menschlich langsamen Versagen zuvorgekommen. Durch diese Technologie  verspricht man sich eine Verbesserung der Safety. Auch bei dieser “Brain to Vehicle Technologie” muss der Fahrer noch eine mit Sensoren ausgestattete Kappe tragen, welche relevanten Gehirnströme misst.

Gehirn-Computer-Schnittstelle – Fraunhofer IAO forscht

Auch das Fraunhofer IAO forscht und entwickelt an einer neuro-adaptiven Gehirn-Computer-Schnittstelle (BCI), die auf menschliche Emotionen reagiert. Hier klingt das Ganze aber noch etwas zurückhaltender. Aktuell könne das System noch nicht angemessen auf menschliche Emotionen reagieren. Es wird weiterhin an zuverlässig nutzbaren Methoden geforscht, um Emotionen aus den Hirnströmen der Nutzer zu erkennen und entsprechende Handlungen abzuleiten. Algorithmen suchen in der Gehirnaktivität von Probanden nach Mustern, die sie ans System weitergeben können. Daraus ist ein erstes Produkt – eine App – entstanden, die die jeweilige aktuelle Emotion live anzeigt. „Wir sind auf dem Gebiet technologisch schon sehr weit, wie die Beispiele zeigen. Auch beim automatisierten Fahren spielen nicht-physische Befehle eine große Rolle und bringen neue Entwicklungen für die Automobilbranche. An den Algorithmen wird aber noch geforscht und KI ist hier natürlich auch ein wichtiges Thema“, schätzt der Geschäftsführer von Magility, Dr. Michael Müller den aktuellen Stand der Technologie ein.

Die Zukunft des BCI – Wie filtert der Computer die richtigen Gedanken?

In wissenschaftlichen Experimenten und Studien funktionieren die Experimente im Zusammenhang mit automatisiertem Fahren bereits, allerdings unter kontrollierten Bedingungen. Was aber, wenn wir gestresst sind, die Unterstützung des Systems gar nicht brauchen oder das System unsere Gedanken falsch interpretiert? Würden wir uns beim Fahren freiwillig eine Sensorkappe aufsetzen, die permanent unsere Hirnströme misst? Sicher ist bereits, dass Computer wiederkehrende Gedankenmuster auswerten und in Fahrbefehle übersetzen können. In der Vision vom autonomen Fahren ist die Gehirnsteuerung ein Experiment, die durch das fahrerlose Fahrzeug aber ohnehin überflüssig wird. Denn dann übernimmt die Maschine das Steuer und der Mensch kann sich entspannt zurücklehnen.

 

Dsgvo

DSGVO und autonomes Fahren – Wem gehören die Daten?

/in /von

Durch den permanenten Umgang mit Smartphone, Computer, Smart Home oder Connected Car generieren wir stetig mehr Daten, die lokal oder in der Cloud gespeichert, an Dienste übermittelt oder mit anderen Anwendungen geteilt werden. Längst weiß niemand mehr, welche Daten für welchen Zweck verwendet werden. Erst kürzlich wurde in Deutschland die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) auf den Weg gebracht, damit Nutzer Auskunft über ihre eigenen Daten einholen und wieder über sie verfügen können. Seit Mai 2018 ist sie nun rechtskräftig. Doch wie wirkt sich die DCGVO auf das vernetzte oder autonome Fahren aus? Welche Daten sind davon betroffen? Und was bedeutet das für die Vision des self-driving Cars?

Datengetriebene Geschäftsmodelle

Laut einer Studie des Digitalverbands Bitkom sind 69 Prozent der befragten Deutschen der Meinung, dass der Eigentümer des Autos darüber entscheiden sollte, wer die in ihrem Auto generierten Daten nutzen darf. Immerhin 42 Prozent sind aber bereit der Speicherung und Weiterverwendung der Daten zuzustimmen, sofern damit ein gesellschaftlicher Nutzen verbunden ist. 27 Prozent würden ihre Daten für einen individuellen Nutzen weitergeben. „Die Nutzer sind bereit, Daten weiterzugeben, wenn sie wissen, wer die Daten erfasst und wofür sie verwendet werden. Dabei werden Privatpersonen in Zukunft von der DSGVO direkt geschützt. Gleichzeitig ist die DSGVO aber eine große Herausforderung für Unternehmen, da sie einen  enormen prozessualen und organisatorischen Aufwand an vielen Stellen vorantreiben müssen, um den verbindlichen Anforderungen gerecht zu werden“, so Digitalisierungsexperte Dr. Michael Müller, Geschäftsführer der Magility GmbH.

Kunden möchten einen Nutzen sehen

Die Weitergabe der Daten ist zunehmend an die Bedingung geknüpft, dass ein konkreter Nutzen daraus entsteht. Längst ist es kein Geheimnis mehr, dass Daten ein wertvolles Gut sind. Entsprechend gehen viele Kunden immer sparsamer mit der Weitergabe ihrer Daten um. Gleichzeitig kam man bei vielen digitalen Diensten und Apps gar nicht mehr umhin der Datenverarbeitung zuzustimmen, sodass die gewünschte Autonomie über die Daten nicht mehr gewährt war. Hier kommt nun die neue DSGVO ins Spiel.

Personenbezogene Daten im autonomen Fahrzeug

Laut der neuen Datenschutzgrundverordnung gelten nahezu alle Daten als direkt oder indirekt personenbezogen. Einer Erklärung des Verbands der Automobilindustrie e.V (VDA) und der Datenschutzbehörde nach, zählen alle erhobenen Daten, die mit der Fahrzeugidentifikationsnummer (VIN) oder dem Kfz-Zeichen in Zusammenhang gebracht werden können, als indirekt personenbezogen. Dazu zählen unter anderem Durchschnittsgeschwindigkeit, Verbrauch, Füllstände oder andere durch Sensoren ermittelte Messwerte. Sie lassen auf das Verhalten des Fahrers schließen, geben Einblicke in dessen Alltag oder geben Auskunft über den Standort und sind deshalb besonders zu schützen.

Was genau ändert sich mit der DSGVO?

Die DSGVO regelt die Verarbeitung personenbezogener Daten von EU-Bürgern. Ziel ist es, den Verbraucherschutz zu stärken und Transparenz zu schaffen, sowie die Selbstbestimmung über die eigenen Daten zu gewährleisten. Durch Speicherung und Verknüpfung persönlicher Daten war es vielen Unternehmen bisher möglich, detaillierte Persönlichkeitsprofile zu erstellen, dauerhaft zu speichern und gegebenenfalls diese Profile zu nutzen oder auch zu veräußern. Gegen dieses aufkeimende Geschäft mit Nutzer- und Kundendaten, möchte die Verordnung nun vorgehen. Die drei wesentlichen Punkte sind:

  • Datenschutz
  • Recht des Kunden an den eigenen Daten
  • Recht auf Auskunft, Berichtigung und Löschung der Daten

DSGVO –  Transparenz, Datenminimierung und Information

Für den Verbraucher in der EU bedeutet die neue Grundverordnung mehr Information, Transparenz und Dokumentation. Im Falle des autonomen Fahrens geht es aber vor allem um die Speicherung der erhobenen Daten. Seit Mai 2018 genießt der Verbraucher noch mehr Schutz. Ihm wird im Umgang mit seinen Daten nun unter anderem folgendes gewährt:

  • Betroffene werden informiert, wofür ihre Daten genau verwendet werden (Transparenz)
  • Das Unternehmen darf nur Daten speichern, die es wirklich verwendet (Datenminimierung).
  • Daten dürfen nur für den Zweck verarbeitet werden, für den sie erhoben wurden (Nichtverkettbarkeit).
  • Die Rechte der Kunden (Information, Auskunft, Berichtigung, Einschränkung, Datenübertragbarkeit und Löschung) werden wirksam gewährt (Intervenierbarkeit).

Was bedeutet die DSGVO für das vernetzte Fahren?

Auch bei Diensten rund um das autonome und vernetzte Fahrzeug gilt die neue Datenschutzgrundverordnung. Aktuell ist aber noch nicht absehbar, wie sie im Einzelfall umgesetzt wird. Sicher ist, dass die Anbieter von entsprechenden Diensten deutlich kommunizieren müssen, zu welchem Zweck die erhobenen Daten verwendet werden und sich zuvor die Zustimmung zur Datenverarbeitung einholen müssen. Es bleibt spannend wie die DSGVO im Bereich des vernetzten Fahrens, in der Praxis umgesetzt, aussehen wird.

 

Neuromorphic Computing ist die nächste Generation der Künstlichen Intelligenz und bringt auch technologische Fortschritte in der Automotive-Industrie. Foto: CCO

Neuromorphic Computing – Neuronale Netze mit enormer Leistung

/in /von

Die Zukunft der Künstlichen Intelligenz heißt Neuromorphic Computing. Dabei sind die Computer nach Vorbild des menschlichen Gehirns konstruiert, wobei die Funktionsweise von menschlichen Neuronen nachempfunden wird. Ziel der Neuromorphic Technologie ist es, Sinnesorgane nachzubilden oder zu simulieren, wie beispielsweise die Netzhaut des Auges, das Innenohr oder auch Teile des Gehirns. Langfristig sollen diese Computer Entscheidungen treffen oder sogar ins menschliche Nervensystem integriert werden können. Vor allem in der Industrie wird diese neue Technologie in Zukunft große Beachtung finden. Als autonome Roboter, im Bereich autonomem Fahren oder auch der Sensorik. Doch was bedeutet Neuromorphic Computing und was wird es uns in Zukunft bringen?

Die Zukunft heißt Neuromorphic Computing

Perspektivisch werden kognitive Computer entwickelt, die komplexe Daten analysieren können und anhand von erlerntem Wissen Vorhersagen treffen. Zentral dafür sind neuromorphe Chips, also Mikrochips, die nach Vorlage menschlicher Nervennetze gefertigt werden. Damit sollen diese Chips auch die Sensorik des Menschen abbilden. Unterstützt werden die Chips dafür mit spezifischer Hardware, die etwa Gerüche oder Geräusche aufnehmen kann. Die Chips unterscheiden sich von der gegenwärtigen Technik durch höhere Energieeffizienz und geringeren Platzbedarf.

Neuer Chip von Intel ist dem Gehirn nachempfunden

Neuromorphic Computing statt Deep Learning. Ein Beispiel dafür ist der Testchip Loihi von Intel. Insgesamt soll der Chip 130.000 Neuronen sowie 130 Millionen Synapsen haben. Dadurch ist Loihi leistungsfähiger als bisherige Modelle und kann stetig dazulernen. Laut Intel lässt sich der selbstlernende Chip in fast allen Bereichen anwenden. Im Bereich Automotive, in der Industrie, in autonomen Robotern, maschinellem Sehen oder maschinellem Hörverstehen. Entsprechende Algorithmen zur sparsamen Codierung, zur Wegfindung oder zum Wörterbuch lernen, haben Intel und andere Unternehmen in der Vergangenheit bereits umgesetzt. Der neue Chip wurde auf der CES 2018 in Las Vegas vorgestellt.

Gegenwärtige KIs

Aktuelle KIs wie Apple’s Siri oder Alexa senden Daten an ein Rechenzentrum, gleichen diese ab und bekommen eine Rückmeldung. Sie basieren auf Clouds, da die Rechenleistung der Elektronik gegenwärtig noch nicht ausreicht um die verarbeitungsintensiven Algorithmen auszuführen, die für maschinelles Lernen benötigt werden. Die typischen Prozessoren, die in den meisten Smartphones verbaut sind, könnten kein System wie Siri auf dem Gerät ausführen. Die Rechenleistung der Chips wird aber in den nächsten Jahren weiter steigen, bei weniger Energieverbrauch.

Forschungszentrum für Neuromorphic Computing in Baden-Württemberg

Eines der größten Forschungszentren für Neuromorphic Computing entsteht derzeit in Baden-Württemberg. In Heidelberg werden Millionen investiert um die Technologie und Forschung in den nächsten Jahren voranzutreiben. Ziel der Forschung ist der Aufbau eines großen neuromorphen Systems mit besonders ausgeprägten Lernfähigkeiten, die in interdisziplinärer Zusammenarbeit mit theoretischen Neurowissenschaftlern entwickelt werden.

Durch Neuromorphic Computing entstehen zahlreiche neue Geschäftsmodelle und Möglichkeiten von denen wir bisher nur träumen konnten. Wir von Magility, als ihr Partner für neue digitale Geschäftsmodelle, beraten Sie gerne.

CES Las Vegas – Volocopter, MBUX und Künstliche Intelligenz

/in /von

Die Consumer Electronics Show (CES) in Las Vegas zeigte letzte Woche die aktuellen Tech-Trends, auch für Mobilität und Automotive. Vieles was vor wenigen Jahren noch als Science Fiction abgetan wurde ist auf der CES 2018 real geworden. Magility war vor Ort, um sich über die neusten Trends, Visionen und Start-ups zu informieren.

Fliegende Taxis bei der CES

Mobilität der Zukunft ist eines der heißen Themen der CES 2018. Das fahrerlose Elektroauto ist natürlich ein Dauerbrenner. Aber in diesem Jahr wurde auch die fliegende Variante in Las Vegas vorgestellt. Zu den Stars der Messe zählt das badische Start-up Volocopter. Das Unternehmen baut ein fliegendes E-Taxi made in Karlsruhe. „Der Raum in den Städten wird immer knapper, in Zukunft wird daher auch der Luftraum mehr genutzt werden. Volocopter ist ein zukunftsweisendes Start-up in Sachen E-Mobility“, unterstreicht Dr. Michael Müller, Geschäftsführer der magility GmbH die Innovationskraft des badischen Unternehmens.

Weltpremiere für Mercedes-Benz User Experience

Daimler feiert Weltpremiere auf der CES und stellt sein neues Multimediasystem MBUX (Mercedes-Benz User Experience) vor. Das intuitive und lernfähige Betriebssystem geht ab 2018 in der A-Klasse in Serie.

Besonders ist hierbei die Lernfähigkeit dank künstlicher Intelligenz. MBUX ist individualisierbar und stellt sich auf den Nutzer ein. Es schafft so eine emotionale Verbindung zwischen Fahrzeug, Fahrer und Passagieren. Zugleich sind Updates „over the air“ möglich. Außerdem läutet es eine neue Ära bei der Mercedes me Connectivity ein. Die Navigationsdarstellung mit Augmented-Reality-Technologie sowie die intelligente Sprachsteuerung mit natürlichem Sprachverstehen sind weitere Neuheiten. Statt „hey Alexa“ fühlt sich das System mit „hey Mercedes“ angesprochen.

Künstliche Intelligenz und UX

Schaut man sich die Automobilhersteller insgesamt an, zeigt sich, dass in Zukunft viel getouched, geswiped und kommuniziert wird. Große Displays im Auto (siehe MBUX) lassen sich wie Smartphones bedienen und sprechen vor allem eine junge Zielgruppe an, die ans touchen und swipen längst gewöhnt ist. Künstliche Intelligenzen wie Amazons Alexa verbreiten sich stetig und eröffnen eine riesigen Markt für Anwendungen, die das Leben smarter und einfacher machen.

Brain Machine Inferfaces (BMI´s)

Auch Gehirn-Computer Schnittstellen (BMI´s)  erhielten auf der CES Einzug in die Welt des autonomen Fahrens. Nissan stellte auf der Messe ein ins Fahrzeug integriertes  brain-to-vehicle Interface vor. Das Interface erkennt durch einen Helm der drahtlos mit dem Fahrzeug verbunden ist Gehirnaktivitäten, die im Zusammenhang mit der Bewegungsaktivität des Fahrers stehen. Diese werden simultan an das Fahrzeug übertragen. Das Fahrzeug übersetzt und nutzt die Signale um das Fahrverhalten an die Erwartungen des Fahrzeughalters anzupassen, bevor dieser körperlich in Aktion tritt. Hierdurch wird personalisiertes autonomes Fahren möglich und das Fahrerlebnis noch smarter. Der Helm wird von der Startup Firma Bitbrain aus Spanien überwiegend von Neurologen weiterentwickelt.

Smart Future

Bei der CES in Las Vegas wurde die ganze Bandbreite an neuen Technologien vorgestellt. Smartphones, Smartwatch, Smart Home – das Angebot ist unermesslich und so verliert man sich schon mal in der Masse. „Für mich ist es immer wieder spannend zu sehen, wo wir gerade stehen und wo der Weg hinführt. Im Zuge der digitalen Transformation brauchen wir natürlich immer einen Überblick über Technologien und Visionen“, fasst Müller die CES zusammen. Und so hat sich der Weg nach Las Vegas auch in diesem Jahr gelohnt.