Die Superhirne fürs autonome Fahren

Moderne Fahrerassistenzsysteme nutzen heute schon KI, um Entscheidungen zu treffen und den Fahrer zu unterstützen. Sie müssen anhand von unterschiedlichen Sensoren wie Lidar, Radar und Kameras eine Verkehrssituation blitzschnell erfassen und angemessen reagieren. Doch bis ein System für das autonome Fahren zum Einsatz kommen kann, ist es noch ein weiter Weg. Während ein Mensch in der Lage ist, ein Auto zu erkennen, nachdem ihm ein paar Dutzend Bilder gezeigt wurden, muss ein Selbstfahr-Algorithmus erst lernen, einen Fußgänger, einen Baum oder ein anderes Fahrzeug zu erkennen. Dafür wird er mit Millionen von Bildern aus dem realen Verkehr gefüttert.

Durch Trial-and-Error lernt der Algorithmus nach und nach, bis die Maschine weiß, wie die Welt rund um das Fahrzeug funktioniert und wie sich das Fahrzeug darin verhalten soll. Bis heute stammen die Daten für Simulationen überwiegend aus Testfahrten. Rund um den Globus fahren täglich hunderte Versuchsfahrzeuge und sammeln viele Terabyte an Daten pro Tag. Für das Training der Systeme haben sich in der Automobilindustrie Deep Learning und virtuelle Simulationen etabliert. Beim Deep Learning wird der Lernprozess des menschlichen Gehirns nachgeahmt: Ein künstliches, neuronales Netz der Maschine lernt durch Erfahrung und verknüpft neue Informationen mit vorhandenem Wissen.

All das ist allerdings sehr aufwendig und kostet viel Zeit. Mit neuen Supercomputern können die Daten künstlich erzeugt werden. Zudem lässt sich jedes Szenario und jede Eventualität im Straßenverkehr durchspielen: Der Vordermann bremst überraschend, ein Kind springt auf die Fahrbahn, die Sonne blendet die Bordkameras. So können nach Angaben von Experten die in der Automobilindustrie üblichen Produktzyklen durch den Einsatz von Supercomputern von im Schnitt 60 auf 24 Monate verkürzt werden. Der Supercomputer von Continental in einem Frankfurter Rechenzentrum beispielsweise hat mehr als 400 Grafikprozessoren von Nvidia und schafft Billionen von Rechenoperationen in der Sekunde (> 50 PetaFlops). In der IT-Welt ist das so etwas wie die PS-Angabe eines Autos. Ein Formel-1-Rennwagen würde da zutreffen.

Mit dieser Rechenleistung gehört der Supercomputer zur Spitze der Automobilindustrie. Ohne ihn würde das Training mit Millionen von Bildern und den damit verbundenen enormen Datenmengen Tausende Stunden in Anspruch nehmen. Der leistungsstarke Rechner dagegen verkürzt den Aufwand von mehreren Wochen auf nur wenige Stunden. Auch der Hersteller Škoda Auto hat am tschechischen Stammsitz Mladá Boleslav einen Supercomputer in Betrieb genommen. Bereiche wie Produktion und Forschung & Entwicklung des Unternehmens nutzen den Rechner für Visualisierungen, Virtual Reality-Darstellungen und Simulationen in den Bereichen Aeroakustik und Aerodynamik oder bei der Weiterentwicklung der Motorenpalette. Den Fahrer wird es freuen – ihn erwartet dank der Supercomputer gepaart mit Ingenieurskunst ein neues Niveau an Komfort und Mobilität.

(Aufmacherfoto © Volkswagen AG)