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Mercedes: Was neuronale Netze im Auto leisten können und warum KI vielleicht scheitert

Am Vorabend der offiziellen Messeeröffnung gab der Automobilhersteller Einblicke und Anregungen zum Trendthema Artificial Intelligence.

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Mercedes: Was neuronale Netze im Auto leisten können und warum künstliche Intelligenz vielleicht scheitert.

Künstliche Intelligenz soll Autos zum Fahren bringen, das Wohnzimmer zum Sprechen und uns künftig in überhaupt allen Belangen des Alltags unterstützen. Mercedes griff das Thema am Vorabend der CES-Eröffnung in einer Reihe von "Coffee-Talk-Workshops" auf und gab einen Einblick, was sich im Unternehmen in Sachen KI bewegt und welches Potenzial man in der Entwicklung immer "intelligenterer" Systeme sieht.

Im Workshop "Environment Recognition and Sensor Fusion" zeigte Senior Engineer Marius Cordts die den derzeitigen Stand der Umgebungserkennung durch ein neuronales Netzwerk. Vor fünf Jahren waren die Systeme knapp in der Lage, aus Videobildern der Fahrzeugkamera den Fahrbahnbereich und bewegte Objekte wie Fußgänger und Fahrzeuge zu kategorisieren. Die aktuellen neuronalen Netze, die mit Hilfe von Hunderten von Menschen kategorisierten Einzelbildern angelernt wurden, können zwischen unterschiedlichen Verkehrsteilnehmern unterscheiden und erkennen Bäume, Gebäude und Pfosten. Bei den während des Workshops gezeigten Videos analysiert das neuronale Netz die Videobilder mit einer Auflösung von 2000 x 1000 Bildpunkten mit 20 Bildern die Sekunde in Echtzeit und liefert eine Kategorisierung des Bildinhaltes. Dabei verarbeitet es etwa 60 MByte/s.

Mercedes KI (8 Bilder)

Das neuronale Netzwerk wurde zunächst mit Hunderten von Menschen farblich Kategorisierten Einzelbildern gefüttert. 

Derzeit sind die Chips in den Fahrzeugen hierfür noch nicht leistungsfähig genug, durch eine Bündelung der Pixel in vertikale Pixelstreifen lässt sich das System jedoch auch auf heutiger Hardware zum Einsatz bringen. Überrascht waren die Ingenieure, dass das mit in Deutschland bei Tag aufgenommenen Situationen gefütterte neuronale Netz auch bei Nachtfahrten oder in anderen Regionen passable Erkennungsraten erzielte.

Im Workshop Contextual User Experience stellte Khaled Mosalem, Leiter Connected Car, UI und Telematics Konzepte vor, wie sich Fahrzeuge durch den Einsatz neuronaler Netze künftig stärker an die Bedürfnisse ihrer Nutzer anpassen sollen. Komplexe Aufgaben soll künftig die KI erledigen: Statt sich durch viele Menüs zu hangeln soll das Fahrzeug die Nutzungsgewohnheiten analysieren und gezielt assistieren. Es soll unterscheiden können, ob man auf dem Weg zur Arbeit oder in den Urlaub ist oder erkennen, welcher Fahrer am Steuer sitzt und die individuellen Fahrzeugeinstellungen entsprechend anpassen. Das Gesamtkonzept der "Contextual UX" will Mercedes erstmals in der C-Klasse präsentieren.

Das Auf und Ab in der KI-Forschung ist laut Mankowsky eine Folge übersteigerter Erwartungen.

Einen ganz anderen Blick auf den momentanen KI-Hype warf Mercedes' hauseigener Zukunftsforscher Alexander Mankowsky. Er plädierte dafür, statt von künstlicher Intelligenz eher von Maschinenintelligenz zu sprechen. Derzeit erlebe das Thema besonders durch die Erfolge von Alexa & Co. eine Renaissance. Doch laut Mankowsky führt das Konzept der künstlichen Intelligenz gerade bei Sprachsystemen in die Irre, da Menschen in der direkten Kommunikation automatisch von einem Gegenüber mit eigenem Bewusstsein ausgingen. Durch diesen Effekt erklärt sich Mankowsky die Wellen aus Begeisterung und Enttäuschung, die die KI-Forschung in den letzten Jahrzehnten durchmachte. Das Maschinenlernen hingegen hat sich nach seiner Theorie – eher im Stillen – kontinuierlich weiterentwickelt. Vielleicht werden wir also nie ein uns ebenbürtiges, digitales Gegenüber finden. Zumindest für ein paar richtig gut funktionierende Maschinen wird es aber reichen.

(Quelle: Sven Hansen)

Hinweis: Mercedes hat den Autor zur CES nach Las Vegas eingeladen und die Reisekosten übernommen. (sha)

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