Frankfurt. Ein Lkw schert aus, ein Motorradfahrer will überholen, und der Abstand zum Vordermann ist knapp: Die Bewältigung solch komplexer Fahrszenarien ist eine der größten Herausforderungen auf dem Weg zur autonomen Mobilität.

Damit Fahrerassistenzsysteme in solchen Situationen richtig reagieren, müssen sie zuvor - in der Entwicklungsphase - mit gigantischen Datenmengen gefüttert werden. Sie müssen also für den späteren Einsatz im Fahrzeug lernen.

Die Computersysteme, die ihnen die dafür nötigen Testläufe ermöglichen, kommen aufgrund dieser Datenmengen jedoch schnell an ihre Grenzen. Je länger sie dafür brauchen, umso mehr wertvolle Entwicklungszeit geht verloren.

Grenzen des maschinellen Lernens werden aufgehoben

Um diese Grenzen aufzuheben und Zeit zu gewinnen, hat der Technologiekonzern Continental einen eigenen Supercomputer für künstliche Intelligenz in Betrieb genommen. Das von dem amerikanischen Entwicklungsunternehmen Nvidia ausgerüstete Superhirn soll innovative Technologien noch effizienter und schneller entwickeln und gilt laut „TOP500“-Liste der Computer-Industrie als der weltweit leistungsfähigste Rechner der Auto-Industrie. Wie man bei Conti betont, kann er mindestens 14-mal mehr Experimente gleichzeitig durchführen als andere leistungsstarke Rechner.

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Seit Anfang des Jahres wird das Super-Hirn bereits in einem Rechenzentrum in Frankfurt am Main betrieben und stellt Entwicklern an den Continental-Standorten weltweit sowohl Rechenleistung als auch Speicherplatz zur Verfügung. Und die können ihn gut gebrauchen.

Während ein Kind in der Lage ist, ein Auto zu erkennen, nachdem ihm ein paar Dutzend Bilder von verschiedenen Autotypen gezeigt wurden, sind eben mehrere Tausend Stunden Training mit Millionen von Bildern notwendig, um das neuronale Netz, also das „Gehirn“ eines Assistenzsystems, in der Entwicklungsphase zu trainieren.

Weltweite Daten aus Testfahrzeugen in Echtzeit

Die künstliche Intelligenz verarbeitet in Echtzeit die Rohdaten von Conti-Testfahrzeugen aus der ganzen Welt, die deren Umfeld-Sensoren wie Radar und Kamera liefern.

Mit ihnen kann der Computer ein umfassendes Modell der Umgebung erstellen und darauf aufbauend eine Strategie entwickeln, wie das Fahrzeug idealerweise reagieren sollte, also zum Beispiel bremst, beschleunigt oder die Spur wechselt.

Für die Zukunft steht bei Continental fest: Mobilität wird noch intelligenter und sicherer.

Maja Becker-Mohr
Autorin

Maja Becker-Mohr ist für aktiv in den Unternehmen der hessischen Metall-, Elektro- und IT-Industrie sowie der papier- und kunststoffverarbeitenden Industrie unterwegs. Die Diplom-Meteorologin entdeckte ihr Herz für Wirtschaftsthemen als Redakteurin bei den VDI-Nachrichten in Düsseldorf, was sich bei ihr als Kommunikationschefin beim Arbeitgeberverband Hessenchemie noch vertiefte. In der Freizeit streift sie am liebsten durch Wald, Feld und Flur.

 

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