Eine Verbindung im Transporthimmel: KI und selbstfahrende Autos

Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir fahren und Güter und Personen transportieren, zu revolutionieren. Selbstfahrende Autos, auch als autonome Fahrzeuge bekannt, sind eine Art von Fahrzeugen, die KI und andere fortschrittliche Technologien verwenden, um auf Straßen und Autobahnen zu navigieren, ohne dass ein menschlicher Fahrer erforderlich ist.

Selbstfahrende Autos haben mehrere Vorteile. Zum einen haben sie das Potenzial, die Zahl der durch menschliches Versagen verursachten Unfälle deutlich zu reduzieren. Dies könnte zu weniger Toten und Verletzten im Straßenverkehr führen. Selbstfahrende Autos könnten auch den Verkehrsfluss verbessern und Staus reduzieren, da sie in der Lage sind, miteinander zu kommunizieren und in Echtzeit Entscheidungen zu treffen, um ihre Routen und Geschwindigkeiten zu optimieren.

Darüber hinaus könnten sich selbstfahrende Autos auch positiv auf die Umwelt auswirken, indem sie den Kraftstoffverbrauch und die Emissionen reduzieren. Sie könnten auch die Mobilität von Menschen erhöhen, die aufgrund von Alter, Behinderung oder anderen Faktoren nicht fahren können.

Wie wird künstliche Intelligenz in selbstfahrenden Autos eingesetzt?

Bis zur Verbreitung selbstfahrender Autos sind noch viele Herausforderungen zu bewältigen. Eine der größten Herausforderungen ist die Entwicklung von KI-Systemen, die zuverlässig und sicher genug sind, um auf öffentlichen Straßen eingesetzt zu werden. Darüber hinaus sind regulatorische, rechtliche und ethische Fragen zu berücksichtigen, wie beispielsweise die Gewährleistung der Sicherheit von Passagieren und Fußgängern und die Handhabung der Haftung im Falle eines Unfalls.

Trotz dieser Herausforderungen schreitet die Entwicklung selbstfahrender Autos in rasantem Tempo voran. Viele Unternehmen, darunter traditionelle Autohersteller und Technologiefirmen, investieren stark in die Technologie, und in einigen Gebieten werden selbstfahrende Autos bereits auf öffentlichen Straßen getestet. Es ist wahrscheinlich, dass wir in naher Zukunft selbstfahrende Autos auf den Straßen sehen werden, obwohl es schwierig ist, genau vorherzusagen, wann sie üblich sein werden.

Künstliche Intelligenz in der Automobilindustrie

Hier sind einige Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz in selbstfahrenden Autos eingesetzt wird:

Wahrnehmung und Wahrnehmung

Selbstfahrende Autos verwenden eine Vielzahl von Sensoren wie Kameras, Lidar-, Radar- und Ultraschallsensoren, um Daten über ihre Umgebung zu sammeln. Diese Daten werden dann mithilfe von KI-Algorithmen verarbeitet und analysiert, um eine detaillierte Karte der Umgebung zu erstellen und Objekte wie Fußgänger, andere Fahrzeuge, Ampeln und Verkehrszeichen zu identifizieren.

Entscheidung fällen

Selbstfahrende Autos nutzen künstliche Intelligenz, um Entscheidungen in Echtzeit auf der Grundlage der Daten zu treffen, die sie von ihren Sensoren sammeln. Wenn beispielsweise ein selbstfahrendes Auto einen Fußgänger erkennt, der die Straße überquert, verwendet es KI, um die beste Vorgehensweise zu bestimmen, z. B. Verlangsamen oder Anhalten.

Vorausschauende Modellierung

Selbstfahrende Autos nutzen KI, um das Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer wie Fußgänger und anderer Fahrzeuge vorherzusagen. Dies hilft dem Auto, potenzielle Probleme zu antizipieren und geeignete Maßnahmen zu ergreifen, um sie zu vermeiden.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Einige selbstfahrende Autos sind mit Spracherkennungstechnologie ausgestattet, die es den Passagieren ermöglicht, mit dem Auto in natürlicher Sprache zu kommunizieren. Diese Technologie nutzt KI, um gesprochene Befehle zu verstehen und darauf zu reagieren.

Insgesamt ist KI eine Schlüsselkomponente selbstfahrender Autos, die es ihnen ermöglicht, ihre Umgebung zu erfassen, wahrzunehmen und zu navigieren sowie in Echtzeit Entscheidungen zu treffen und auf sich ändernde Bedingungen zu reagieren.

Deep Learning in selbstfahrenden Autos

Deep Learning ist eine Art maschinelles Lernen, bei dem künstliche neuronale Netze auf großen Datensätzen trainiert werden. Diese neuronalen Netze sind in der Lage, Muster in Daten zu lernen und zu erkennen und können für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet werden, darunter Bild- und Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Vorhersagemodellierung.

Im Zusammenhang mit selbstfahrenden Autos wird Deep Learning häufig verwendet, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der künstlichen Intelligenzsysteme zu verbessern, die es dem Auto ermöglichen, zu navigieren und Entscheidungen zu treffen. Beispielsweise können Deep-Learning-Algorithmen auf große Datensätze von Bildern und Videos trainiert werden, damit das Auto Objekte in seiner Umgebung wie Fußgänger, andere Fahrzeuge und Verkehrszeichen erkennen und klassifizieren kann.

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PaddlePaddle Deep Learning Framework erweitert KI auf industrielle Anwendungen

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Deep Learning wird auch verwendet, um die Genauigkeit der Vorhersagemodellierung in selbstfahrenden Autos zu verbessern. Beispielsweise kann das Auto Deep-Learning-Algorithmen verwenden, um Daten von seinen Sensoren zu analysieren und die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein Fußgänger an einer bestimmten Stelle die Straße überquert, oder die Wahrscheinlichkeit, dass ein anderes Fahrzeug plötzlich die Spur wechselt.

Die Bedeutung von GDDR6 für selbstfahrende Autos

GDDR6 (Graphics Double Data Rate 6) ist ein Speichertyp, der in Grafikprozessoren (GPUs) verwendet wird, um Daten für das Rendern von Grafiken und andere rechenintensive Aufgaben zu speichern und zu verarbeiten. Im Zusammenhang mit dem autonomen Fahren ist GDDR6 wichtig, weil es die Hochgeschwindigkeitsverarbeitung großer Datenmengen ermöglicht, die für den Betrieb selbstfahrender Autos erforderlich sind.

Selbstfahrende Autos sind auf eine Vielzahl von Sensoren wie Kameras, Lidar-, Radar- und Ultraschallsensoren angewiesen, um Daten über ihre Umgebung zu sammeln. Diese Daten werden dann mithilfe von KI-Algorithmen verarbeitet und analysiert, um eine detaillierte Karte der Umgebung zu erstellen und Objekte wie Fußgänger, andere Fahrzeuge, Ampeln und Verkehrszeichen zu identifizieren. Die für diese Aufgaben erforderliche Datenverarbeitung und -analyse ist rechenintensiv und erfordert Hochgeschwindigkeitsspeicher wie GDDR6, um die Daten schnell zu speichern und darauf zuzugreifen.

GDDR6 ermöglicht nicht nur die Hochgeschwindigkeitsverarbeitung von Daten, sondern ist auch energieeffizient, was für den Betrieb selbstfahrender Autos wichtig ist, da sie über lange Zeiträume ohne Aufladen betrieben werden müssen.

Insgesamt ist GDDR6 eine wichtige Technologie für die Zukunft des autonomen Fahrens, da sie die schnelle und effiziente Verarbeitung der großen Datenmengen ermöglicht, die für den Betrieb selbstfahrender Autos benötigt werden.

Algorithmen für künstliche Intelligenz in der Automobilindustrie und selbstfahrende Autos

Sowohl überwachte als auch unüberwachte Lernmethoden werden in automobilen KI-Algorithmen verwendet.

Überwachtes Lernen

Überwachtes Lernen ist eine Art maschinelles Lernen, bei dem ein Modell mit einem gekennzeichneten Datensatz trainiert wird, was bedeutet, dass die Daten mit der richtigen Ausgabe gekennzeichnet wurden. Das Ziel des überwachten Lernens ist es, eine Funktion zu lernen, die Eingaben auf Ausgaben basierend auf den gekennzeichneten Daten abbildet.

Während des Trainingsprozesses wird dem Modell ein Satz von Input/Output-Paaren präsentiert und es verwendet einen Optimierungsalgorithmus, um seine internen Parameter so anzupassen, dass es den Output bei einem neuen Input genau vorhersagen kann. Sobald das Modell trainiert wurde, kann es verwendet werden, um Vorhersagen zu neuen, unsichtbaren Daten zu treffen.

Überwachtes Lernen wird häufig für Aufgaben wie Klassifizierung (Vorhersage einer Klassenbezeichnung), Regression (Vorhersage eines kontinuierlichen Werts) und strukturierte Vorhersage (Vorhersage einer Sequenz oder einer baumstrukturierten Ausgabe) verwendet.

Überwachtes Lernen kann auf vielfältige Weise in selbstfahrenden Autos eingesetzt werden. Hier sind ein paar Beispiele:

• Objekterkennung: Überwachte Lernalgorithmen können verwendet werden, um ein Modell darauf zu trainieren, Objekte in den Daten zu erkennen, die von den Sensoren eines selbstfahrenden Autos gesammelt werden. Beispielsweise könnte ein Modell darauf trainiert werden, Fußgänger, andere Fahrzeuge, Ampeln und Verkehrszeichen in Bildern oder Lidar-Punktwolken zu erkennen.
• Modellieren: Überwachte Lernalgorithmen können verwendet werden, um ein Modell zu trainieren, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass bestimmte Ereignisse in der Umgebung auftreten. Beispielsweise könnte ein Modell darauf trainiert werden, die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein Fußgänger die Straße an einem bestimmten Ort überquert, oder die Wahrscheinlichkeit, dass ein anderes Fahrzeug plötzlich die Spur wechselt.
• Verhaltensvorhersage: Überwachte Lernalgorithmen können verwendet werden, um ein Modell darauf zu trainieren, das Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer wie Fußgänger und anderer Fahrzeuge vorherzusagen. Dies könnte beispielsweise verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein Fußgänger an einer bestimmten Stelle die Straße überquert, oder um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein anderes Fahrzeug einen plötzlichen Spurwechsel macht.

Unbeaufsichtigtes Lernen

Unüberwachtes Lernen ist eine Art maschinelles Lernen, bei dem ein Modell mit einem unbeschrifteten Datensatz trainiert wird, was bedeutet, dass die Daten nicht mit der richtigen Ausgabe beschriftet werden. Das Ziel des unüberwachten Lernens besteht darin, Muster oder Beziehungen in den Daten zu entdecken, anstatt eine bestimmte Ausgabe vorherzusagen.

Unüberwachte Lernalgorithmen haben kein bestimmtes vorherzusagendes Ziel und werden stattdessen verwendet, um Muster und Beziehungen in den Daten zu finden. Diese Algorithmen werden häufig für Aufgaben wie Clustering (Gruppieren ähnlicher Datenpunkte), Dimensionsreduktion (Reduzieren der Anzahl von Merkmalen in den Daten) und Anomalieerkennung (Identifizieren von Datenpunkten, die ungewöhnlich sind oder nicht zum Rest der Daten passen) verwendet Daten).

Unüberwachtes Lernen kann auf vielfältige Weise in selbstfahrenden Autos eingesetzt werden. Hier sind ein paar Beispiele:

• Anomalieerkennung: Unüberwachte Lernalgorithmen können verwendet werden, um ungewöhnliche oder unerwartete Ereignisse in den Daten zu identifizieren, die von den Sensoren eines selbstfahrenden Autos gesammelt werden. Beispielsweise könnte ein unüberwachter Lernalgorithmus verwendet werden, um einen Fußgänger zu identifizieren, der die Straße an einem unerwarteten Ort überquert, oder ein Fahrzeug, das einen abrupten Spurwechsel durchführt.
• Clustering: Unüberwachte Lernalgorithmen können verwendet werden, um Daten, die von den Sensoren eines autonomen Autos gesammelt wurden, zu gruppieren und ähnliche Datenpunkte zusammenzufassen. Dies könnte beispielsweise verwendet werden, um Datenpunkte zusammenzufassen, die unterschiedlichen Arten von Straßenoberflächen entsprechen, oder um Datenpunkte zusammenzufassen, die unterschiedlichen Verkehrsbedingungen entsprechen.
• Merkmalsextraktion: Unüberwachte Lernalgorithmen können verwendet werden, um Merkmale aus den Daten zu extrahieren, die von den Sensoren eines selbstfahrenden Autos gesammelt werden. Beispielsweise könnte ein unüberwachter Lernalgorithmus verwendet werden, um Merkmale in einer Lidar-Punktwolke zu identifizieren, die den Rändern von Objekten in der Umgebung entsprechen, oder um Merkmale in einem Bild zu identifizieren, die den Rändern von Objekten in der Szene entsprechen.

Autonomiegrade in selbstfahrenden Autos

Selbstfahrende Autos werden im Allgemeinen nach Automatisierungsstufen klassifiziert, die von Stufe 0 (keine Automatisierung) bis Stufe 5 (vollständig autonom) reichen. Die Automatisierungsstufen werden von der Society of Automotive Engineers (SAE) definiert und lauten wie folgt:

Stufe 0: Keine Automatisierung

Der Fahrer hat jederzeit die volle Kontrolle über das Fahrzeug.

Stufe 1: Fahrerassistenz

Das Fahrzeug verfügt über einige automatisierte Funktionen wie Spurhalteassistent oder adaptive Geschwindigkeitsregelung, aber der Fahrer muss aufmerksam und jederzeit bereit sein, die Kontrolle zu übernehmen.

Stufe 2: Teilautomatisierung

Das Fahrzeug verfügt über fortschrittlichere automatisierte Funktionen, wie z. B. die Fähigkeit, das Beschleunigen, Bremsen und Lenken des Fahrzeugs zu steuern, aber der Fahrer muss immer noch die Umgebung überwachen und bereit sein, erforderlichenfalls einzugreifen.

Stufe 3: Bedingte Automatisierung

Das Fahrzeug kann unter bestimmten Bedingungen alle Fahraufgaben ausführen, aber der Fahrer muss bereit sein, die Kontrolle zu übernehmen, wenn das Fahrzeug in eine Situation gerät, die es nicht bewältigen kann.

Stufe 4: Hohe Automatisierung

Das Fahrzeug ist in der Lage, alle Fahraufgaben unter den unterschiedlichsten Bedingungen auszuführen, dennoch kann der Fahrer in bestimmten Situationen, wie beispielsweise bei schlechtem Wetter oder in komplexen Fahrumgebungen, aufgefordert werden, die Kontrolle zu übernehmen.

Stufe 5: Vollständige Automatisierung

Das Fahrzeug ist in der Lage, alle Fahraufgaben unter allen Bedingungen auszuführen, und der Fahrer muss nicht die Kontrolle übernehmen.

Es ist erwähnenswert, dass autonome Autos noch nicht auf Level 5 sind und es nicht klar ist, wann sie dieses Level erreichen werden. Die meisten selbstfahrenden Autos, die derzeit auf der Straße unterwegs sind, haben Level 4 oder darunter.

Selbstfahrende Autos: Vor- und Nachteile

Selbstfahrende Autos haben das Potenzial, viele Vorteile zu bringen, aber es gibt auch einige Herausforderungen, die angegangen werden müssen, bevor sie sich verbreiten.

Vorteile

• Weniger Unfälle: Selbstfahrende Autos haben das Potenzial, die Zahl der durch menschliches Versagen verursachten Unfälle deutlich zu reduzieren, was zu weniger Toten und Verletzten im Straßenverkehr führen könnte.
• Verbesserter Verkehrsfluss: Selbstfahrende Autos könnten den Verkehrsfluss verbessern und Staus reduzieren, indem sie miteinander kommunizieren und Entscheidungen in Echtzeit treffen, um ihre Routen und Geschwindigkeiten zu optimieren.
• Erhöhte Mobilität: Selbstfahrende Autos könnten die Mobilität von Menschen erhöhen, die aufgrund von Alter, Behinderung oder anderen Faktoren nicht fahren können.
• Vorteile für die Umwelt: Selbstfahrende Autos könnten den Kraftstoffverbrauch und die Emissionen senken, was sich positiv auf die Umwelt auswirken könnte.

Nachteile

• Zuverlässigkeits- und Sicherheitsbedenken: Es gibt Bedenken hinsichtlich der Zuverlässigkeit und Sicherheit selbstfahrender Autos, insbesondere in komplexen oder unvorhersehbaren Fahrsituationen.
• Jobverlust: Selbstfahrende Autos könnten möglicherweise zum Verlust von Arbeitsplätzen für menschliche Fahrer wie Taxi- und Lkw-Fahrer führen.
• Ethische und rechtliche Fragen: Es gibt ethische und rechtliche Fragen, die zu berücksichtigen sind, wie zum Beispiel die Gewährleistung der Sicherheit von Passagieren und Fußgängern und die Handhabung der Haftung im Falle eines Unfalls.
• Cybersicherheitsrisiken: Selbstfahrende Autos könnten anfällig für Cyberangriffe sein, die ihre Sicherheit und Privatsphäre gefährden könnten.

Beispiele aus der Praxis für selbstfahrende Autos

Es gibt mehrere Beispiele für selbstfahrende Autos, die entwickelt werden oder bereits auf der Straße sind:

Waymo

Waymo ist ein Unternehmen für selbstfahrende Autos, das zu Alphabet, der Muttergesellschaft von Google, gehört. Die autonomen Autos von Waymo werden auf öffentlichen Straßen in mehreren Städten in den Vereinigten Staaten getestet, darunter Phoenix, Arizona und Detroit, Michigan.

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Tesla Autopilot

Tesla Autopilot ist ein teilautonomes Fahrsystem, das für bestimmte Tesla-Modelle verfügbar ist. Obwohl es nicht vollständig selbstfahrend ist, ermöglicht es dem Auto, einige Fahraufgaben wie Spurhalten und Spurwechsel mit minimalem Input des Fahrers zu bewältigen.

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Kreuzfahrt

Kreuzfahrt ist ein Unternehmen für selbstfahrende Autos, das zu General Motors gehört. Die selbstfahrenden Autos von Cruise werden auf öffentlichen Straßen in San Francisco, Kalifornien, und Phoenix, Arizona, getestet.

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Aurora

Aurora ist ein Unternehmen für selbstfahrende Autos, das autonome Fahrzeugtechnologie für den Einsatz in einer Vielzahl von Anwendungen entwickelt, darunter Personenkraftwagen, Lieferfahrzeuge und öffentliche Verkehrsmittel. Die selbstfahrenden Autos von Aurora werden auf öffentlichen Straßen in mehreren Städten in den Vereinigten Staaten getestet.

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Die zentralen Thesen

• Künstliche Intelligenz spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und dem Betrieb von selbstfahrenden Autos.
• KI ermöglicht es selbstfahrenden Autos, ihre Umgebung zu erfassen, wahrzunehmen und zu navigieren sowie Entscheidungen in Echtzeit auf der Grundlage der von ihren Sensoren gesammelten Daten zu treffen.
• Deep Learning, eine Art des maschinellen Lernens, bei dem künstliche neuronale Netze mit großen Datensätzen trainiert werden, wird häufig bei der Entwicklung selbstfahrender Autos eingesetzt.
• Selbstfahrende Autos werden im Allgemeinen nach Automatisierungsstufen klassifiziert, die von Stufe 0 (keine Automatisierung) bis Stufe 5 (vollständig autonom) reichen.
• Die meisten derzeit auf der Straße befindlichen selbstfahrenden Autos sind auf Level 4 oder darunter, was bedeutet, dass sie unter bestimmten Bedingungen alle Fahraufgaben ausführen können, der Fahrer jedoch bereit sein muss, bei Bedarf die Kontrolle zu übernehmen.
• Selbstfahrende Autos haben das Potenzial, die Zahl der durch menschliches Versagen verursachten Unfälle deutlich zu reduzieren, was zu weniger Toten und Verletzten im Straßenverkehr führen könnte.
• Selbstfahrende Autos könnten den Verkehrsfluss verbessern und Staus reduzieren, indem sie miteinander kommunizieren und Entscheidungen in Echtzeit treffen, um ihre Routen und Geschwindigkeiten zu optimieren.
• Selbstfahrende Autos könnten die Mobilität von Menschen erhöhen, die aufgrund von Alter, Behinderung oder anderen Faktoren nicht fahren können.
• Selbstfahrende Autos könnten den Kraftstoffverbrauch und die Emissionen senken, was sich positiv auf die Umwelt auswirken könnte.
• Es gibt Herausforderungen zu bewältigen, bevor sich selbstfahrende Autos verbreiten, einschließlich der Entwicklung von Systemen der künstlichen Intelligenz, die zuverlässig und sicher genug für den Einsatz auf öffentlichen Straßen sind, sowie regulatorische, rechtliche und ethische Fragen.

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