Autonomes Fahren KI als Assistenz-Trainer

Die künstliche Intelligenz ist besonders gut darin, große Datenmengen zu verarbeiten und auszuwerten. Volvo nutzt diese Fähigkeit nun, um Assistenzsystemen das autonome Fahren beizubringen.

Die Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen ist für Fahrzeughersteller sehr aufwendig – insbesondere, wenn die Systeme autonome Fahraufgaben übernehmen sollen. Denn die elektronischen Assistenten müssen in speziellen Trainings auf möglichst viele Situationen im Straßenverkehr vorbereitet werden, damit sie bei Bedarf schnell und sicher reagieren können.

Bisher wurden solche Trainings unter anderem im realen Straßenverkehr durchgeführt. Doch damit dauert es sehr lange, bis die Assistenzsysteme genügend unterschiedliche und relevante Verkehrssituationen erlebt haben. Außerdem werden die Systeme mittels Videos auf Prüfständen trainiert. Damit lassen sich die Trainings zwar automatisieren, aber es ist immer noch relativ aufwendig, die verschiedenen Trainingssituationen zu erstellen. Volvo will solche Trainings künftig mit künstlicher Intelligenz (KI) verbessern und beschleunigen.

Der Vorteil, den die Schweden darin sehen, ist, dass die KI in kurzer Zeit viele virtuelle und zugleich realitätsnahe unterschiedliche Situationen erschaffen kann, auf die die Fahrzeugsysteme dann reagieren müssen. Die Reaktionen der Assistenten kann Volvo dann genau analysieren und dadurch ungewöhnliche Vorfälle genauer untersuchen. Die Entwickler versprechen sich davon, besser zu verstehen, wie Unfälle zustande kommen und vermieden werden können.

Möglich wird das intensive Training mit KI nach Angaben des Herstellers durch eine fortschrittliche Rechentechnik: das sogenannte „Gaussian Splatting“. Hierbei erstellt der Computer aus realen Bildern realistische, originalgetreue 3D-Szenen und -Objekte. Die virtuelle Umgebung lässt sich dabei beliebig anpassen, indem zum Beispiel weitere Verkehrsteilnehmer hinzugefügt oder entfernt werden, ihr Verhalten im Straßenverkehr verändert oder Hindernisse auf der Straße modifiziert werden. Dadurch lassen sich die Systeme immer wieder vor neue Herausforderungen stellen.

Mit KI schneller zum Erfolg

Dank solcher Simulationen ist es Volvo nach eigenen Angaben möglich, seine Sicherheitssoftware mit einer Geschwindigkeit und in einem Umfang in verschiedenen Verkehrssituationen zu testen, die bisher nicht möglich waren. Dadurch kann das Unternehmen Software entwickeln, die auch in komplexen, seltenen, aber potenziell gefährlichen „Grenzfällen“ gut funktioniert. Laut Unternehmensangaben dauerte die Vorbereitung auf solche Situationen früher Monate, heute betrage der Zeitaufwand dafür nur noch wenige Tage.

„Wir verwenden für unsere Software-Entwicklung schon jetzt Millionen von Datenpunkten aus Situationen, die nie passiert sind“, sagt Alwin Bakkenes, Head of Global Software Engineering bei Volvo Cars. „Dank Gaussian Splatting können wir solche seltenen Ausnahmesituationen aufgreifen und sie in Tausenden neuen Variationen darstellen, um unsere Modelle zu trainieren und zu validieren.“ Das habe das Potenzial, eine bislang ungeahnte Bandbreite an Szenarien zu erschließen und Grenzfälle zu erkennen, bevor sie in der realen Welt auftreten.

Gerade die KI-Entwicklung sieht Volvo denn auch als einen wesentlichen Faktor an, um autonom fahrende Autos zu ermöglichen. Dafür investiert das Unternehmen gemeinsam mit seiner Software-Tochter Zenseact in eines der nach eigenen Angaben größten Rechenzentren in den nordischen Ländern. Hier soll eine Ki-Supercomputing-Plattform entstehen, die das Training der Assistenzsysteme noch einmal deutlich beschleunigen kann. Gleichzeitig soll dieses Rechenzentrum die Entwicklung künstlicher Intelligenz verbessern und ebenfalls beschleunigen. 

Damit die Assistenzsysteme für die autonomen Fahraufgaben genügend Rechenpower haben, arbeitet Volvo mit Nvidia zusammen. Deren „Drive Thor Plattform“ soll bis zu 1.000 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde ermöglichen. Damit sei das zentral angeordnete Core-Computing-System viermal schneller als die im aktuellen Volvo EX90 verwendete Nvidia Drive Orin System-on-a-Chip (SoC) Technik – und das bei siebenmal besserer Energieeffizienz.

Bewährte Sicherheitsforschung

Die detaillierte Unfallanalyse für die Entwicklung von Sicherheitssystemen hat bei Volvo eine lange Tradition. Schon in den 1970er Jahren sammelten laut Unternehmensangaben die Volvo-Sicherheitsforscher umfangreiche Daten. 

Zunächst kamen sie jedoch noch mit Messbändern an den Unfallort und untersuchten Bremsspuren und andere Unfallindikatoren. Die aus diesen Unfällen gewonnenen Daten und Erkenntnisse haben lebensrettende Systeme wie das Schleudertrauma-Schutzsystem (WHIPS) und das Seitenaufprallschutzsystem (SIPS) zum Ergebnis gehabt.

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