von magility | Sep. 5, 2017 | Themenreihe Digitalisierung
Im Sinne von Moor’s Law hat sich die Digitalisierung in den letzten Jahrzehnten unglaublich beschleunigt. Was zunächst wie eine schier endlose Aufgabe schien war aufgrund der exponentiellen Steigerung von Speicherkapazität und Prozessorleistungen schneller Realität als von Kritikern geahnt. Ein aktuelles Thema bei dem die Prognosen auseinandergehen ist die Künstliche Intelligenz und das Deep Learning. Sind wir bereits im Zeitalter der intelligenten Maschinen angekommen oder sind wir erst auf dem Weg dahin. Wahrscheinlich ist es nur eine Frage des Perspektive. Deshalb lohnt es sich auf Praxisbeispiele zu schauen. Viele Unternehmen versuchen bereits jetzt ihre Daten zu nutzen und daraus Erkenntnisse und Geschäftsmodelle zu kreieren. Ein Start-up aus dem Bereich ist das Berliner KI-Unternehmens Merantix. Zusammen mit großen Unternehmen arbeitet das Unternehmen an großen KI-Projekten. Auch im Bereich Automotive.
Drei Gründe für den Durchbruch neuronaler Netzwerke
Als Hauptgründe für den Durchbruch von neuronalen Netzwerken gilt: die Verfügbarkeit großer Mengen an Trainingsdaten, leistungsfähige Computerinfrastruktur und Fortschritte in der Wissenschaft. Außerdem übertrifft Deep Learning nicht mehr nur in klassischen Methoden, sondern mittlerweile auch in der Klassifizierung von Bildern oder der Gesichtserkennung, was Maschinen bislang kaum möglich war. Daraus resultiert Potenzial für disruptive Geschäftsmodellen, die mithilfe von Deep Learning und Machine Intelligence reale Problem beheben.
KI-Pioniere aus Berlin
Merantix ist ein Forschungslabor und Unternehmen im Bereich Künstliche Intelligenz. Das Berliner Unternehmen sucht zusammen mit mittelständischen und großen Unternehmen deren Potenziale, Daten zu nutzen um neue Geschäftsmodelle zu finden. Das Stichwort dabei lautet: Deep Learning. Laut Merantix basiert die Entwicklung der künstlichen Intelligenz in den letzten Jahren auf dem Erfolg des Deep Learnings*.
Diagnose vom Computer – Röntgenbilder
Konkret eruiert das KI-Start-up riesige Datensätze. Große Mengen an Trainingsdaten werden ausgewertet sodass die Maschine lernt auf bestimmte Auffälligkeiten zu achten. Ein konkretes Beispiel stammt aus dem Bereich Health Care. Merantix baut einen Service, unterstützt durch künstliche Intelligenz, der automatisch Röntgenbilder diagnostiziert. Um die Deep Learning Systeme zu trainieren werden Standardmarken aus Sprachprotokollen extrahiert. Im Ergebnis soll die KI-Diagnostik Effizienz und Qualität sicherstellen.
[infobox headline=“Das Wichtigste in Kürze“]
- Das Berliner Forschungslabor und Unternehmen Merantix arbeitet mit anderen großen Unternehmen an KI-Projekten, auch im Bereich Automotive.
- Die Verfügbarkeit großer Mengen an Trainingsdaten, leistungsfähige Computerinfrastruktur und Fortschritte in der Wissenschaft sorgen für einen Durchbruch neuronaler Netzwerke.
- Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz basiert auf dem Erfolg des Deep Learnings.
- Deep Learning = eine Klasse von Optimierungsmethoden künstlicher neuronaler Netze, die zahlreiche Zwischenlagen zwischen Eingabeschicht und Ausgabeschicht haben und dadurch eine umfangreiche innere Struktur aufweisen.
- Sowohl im Bereich Health Care als auch beim autonomen Fahren spielt das Deep Learning eine wichtige Rolle.
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Deep Learning und autonomes Fahren
In Kooperation mit BOSCH arbeitet das Unternehmen an der Evaluierung und Verbesserung von Deep Learning Tools beim autonomen Fahren. Es werden neuronale Netze geschaffen und trainiert, die Objekte wie Ampeln, Verkehrszeichen und andere Fahrzeuge erkennen. Die Trainingsdaten stammen aus Sensordaten (in der Regel Bilder und Videos) von Fahrassistenzsystemen. Das System visualisiert die Charakteristik von geschulten neuronalen Netzwerken basierend auf aktueller Forschung.
Quo vadis: Deep Learning
Konkrete Beispiele aus dem Beriech zeigen, dass mit neuronalen Netzen und verfügbaren Trainingsdaten bereits praktischer Nutzen erzielt werden kann. „Für das autonome Fahren wird Deep Learning und Künstliche Intelligenz unerlässlich sein“, unterstreicht Dr. Michael Müller, Geschäftsführer der magility GmbH die Aktualität des Themas.
*Deep Learning bezeichnet eine Klasse von Optimierungsmethoden künstlicher neuronaler Netze, die zahlreiche Zwischenlagen zwischen Eingabeschicht und Ausgabeschicht haben und dadurch eine umfangreiche innere Struktur aufweisen.
von magility | Juni 22, 2017 | Know-how und Inspiration
Experten stellten diese Woche ethische Leitlinien für zeitweise selbstfahrende Autos und autonome Systeme auf deutschen Straßen vor. Dazu wurde vom Bundesverkehrsminister Alexander Dobrindt (CSU) eine Expertenkommission gebildet. Diese soll Empfehlungen zum Thema autonomes Fahren aussprechen und erarbeiten. Es geht vor allem darum festzulegen, was automatisierte Fahrsysteme künftig dürfen und was aus ethischen Gründen ausdrücklich nicht. Im Falle eines Unfalls etwa soll Sachschaden stets vor Personenschaden gehen.
20 Regeln für selbstfahrende Autos
Wie vorab berichtet wurde, hat das Gremium 20 Regeln aufgestellt, um autonome Systeme zu ermöglichen. Darin heiße es etwa: „Der Schutz von Menschen hat Vorrang vor allen anderen Nützlichkeitserwägungen.“ So müssten Sach- und Tierschäden bei Unfällen immer Vorrang vor dem Personenschaden haben. Und: „Bei unausweichlichen Unfallsituationen ist jede Qualifizierung nach persönlichen Merkmalen (Alter, Geschlecht, körperliche oder geistige Konstitution) strikt untersagt. Eine Aufrechnung von Opfern ist untersagt.“
Zudem warnen die Experten vor einer Totalüberwachung der Verkehrsteilnehmer. Fahrzeughalter und -nutzer müssten „grundsätzlich über Weitergabe und Verwendung ihrer anfallenden Fahrzeugdaten“ entscheiden dürfen. Auch auf die Gefahr einer Manipulation der Fahrzeugsteuerung weist die Kommission hin.
Teilautomatisiertes Fahren ist möglich
Die Kommission um den früheren Verfassungsrichters Udo Di Fabio hatte im Herbst ihre Beratungen aufgenommen. Ihr gehören Wissenschaftler sowie unter anderem Vertreter von Autobranche, Verbraucherschützern und vom Autofahrerclub ADAC an. Computer dürfen in Autos in Deutschland künftig Fahrfunktionen übernehmen – der Mensch am Lenkrad muss aber immer wieder eingreifen können. Der Rechtsrahmen für die autonomen Systeme war im Mai verabschiedet worden.
Viele Fragen müssen noch geklärt werden
Die Richtlinien werfen noch viele Fragen auf. So muss noch geklärt werden, wie sich die Richtlinien in der Praxis umsetzen lassen. Zudem gibt es noch große Unklarheit was die Datenspeicherung anbelangt. Auf einen Gesetzesentwurf hin, der vorgeschlagen hat mit Datenschreiber festzuhalten, ob automatisierte Fahrfunktionen zu einem bestimmten Zeitpunkt aktiviert waren, gab es laute Kritik.
Hintergründe und Leitlinien:
Quelle: Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur
von magility | Jan. 9, 2017 | Know-how und Inspiration
Im Dezember überraschte der kalifornische Fahrdienst-Vermittler Uber mit einer neuen Ankündigung: selbstfahrende Autos auf den Straßen von San Francisco. Das Unternehmen lässt nun seine autonomen Autos von Passagieren testen. Es werden aber nach wie vor Fahrer mit an Bord sein, die notfalls eingreifen können. Uber arbeitet schon länger an der Vision des selbstfahrenden Autos.
Tests ohne Erlaubnis
Die von Über entwickelten Roboterwagen wurden allerdings ohne Genehmigung auf die Straße gebracht. Der Chef des Roboterwagen-Programms, Anthony Levandowski, rechtfertigte die Entscheidung der Firma, den Test ohne eine spezielle Erlaubnis für den Betrieb selbstfahrender Autos zu starten. „Wir haben das Thema gründlich geprüft und wir glauben, dass wir keine brauchen“, schrieb er. Levandowski argumentierte unter anderem, am Steuer der Autos säßen Menschen, die jederzeit eingreifen könnten. Uber war bereits beim weltweiten Ausbau seiner Fahrdienste immer wieder vorgeworfen worden, sich über bestehende Regeln hinwegzusetzen. Die Verkehrsbehörde forderte, die Tests sofort zu stoppen. Die Behörde verwies darauf dass 20 andere Firmen für dieses Art von Fahrten die Genehmigung eingeholt hätten. Zur Erlaubnis gehört auch die Verpflichtung, über Unfallsituationen und Abschaltungen der Software der selbstfahrenden Autos zu informieren. Die Rechtslage im Zusammenhang mit automatisiertem und autonomen Fahren ist allgemein noch unklar.
Die Verkehrsbehörde schlug in dem Brief an Uber einen harten Ton an: „Das Unternehmen verstößt gegen das Gesetz, solange es seine selbstfahrenden Autos auf öffentlichen Straßen ohne eine Erlaubnis zum Testen autonomer Fahrzeuge betreibt.“ Die Firma müsse sofort bestätigen, dass sie die Fahrten einstelle.
Tests werden ausgeweitet
Bereits seit Spätsommer diesen Jahres testet Uber Roboterwagen-Fahrten mit Passagieren an Bord in der US-Stadt Pittsburgh, wo die Rechtslage anders aussieht. Die selbstfahrenden Autos können statt üblicher Uber-Wagen bei Bestellungen per App aufkreuzen. Trotz der Forderungen der Behörden kündigte Uber eine Ausweitung der Test an. Die selbstfahrenden Autos sollen demnach noch vermehrt auf den Straßen San Franciscos geprüft werden.
Eigene Technologie
Die Technologie und Prototypen seiner selbstfahrenden Autos entwickelt Uber im Uber Advanced Technology Center (ATC) selbst um im Geschäft der Zukunft unabhängig von Autoherstellern und möglichen Konkurrenten zu sein. Auch Google, diverse etablierte Autokonzerne, aber auch der chinesische Internet-Konzern Baidu entwickeln gerade Technologien für selbstfahrende Autos. Eine Vision für die Zukunft ist, dass sie als Roboter-Taxis in Städten unterwegs sein könnten
