Joachim Langenwalter hat viele Filme im Gepäck, mit denen er die 180 Teilnehmer der Automobilwoche Konferenz in München verblüfft. Und das verblüffendste daran - manche sind gar keine. Doch dazu später mehr.
Langenwalter hat sich für den Tag ein großes Ziel gesteckt: "Ich möchte Wachrütteln. Ich möchte Ihnen zeigen, dass auf dem Feld der künstlichen Intelligenz schon viel mehr stattfindet als das Trainieren von Netzwerken und die Anwendung auf Applikationen."
Video Nummer eins: Da huscht ein kugeliger Roboter über den Gehsteig und legt die Zeitung vor der Gartentür ab. Ein anderer "R2-D2"-Bruder legt akkurat Wäschestücke, eine fliegende Drohne begleitet einen Jogger und filmt seinen Waldlauf, ein junger Mann tippt mit Hilfe eines robotischen Armes einen Text in sein Laptop. All dem liegt künstliche Intelligenz zu Grunde lässt uns eine freundliche Frauenstimme im Video wissen. Sogar Komponieren könne man. AI = Artifical Intelligence. Ist das die Zukunft?
Wenn es nach Joachim Langenwalter, Director Automotive Software beim Grafikkarten und Chipexperten Nvidia geht, ja. "Alles, was sich bewegt wird künftig autonom sein", sagt Langenwalter voraus. Die Frage sei bloß, bis wann.
Der Weg dorthin führt über so genanntes Deep Learning. Das Trainieren von neuronalen Netzen - zum Beispiel, um einem System beizubringen, woran es einen Radfahrer auf der Straße erkennt. Welche Parameter machen ihn aus. "Am Anfang erkennt das System gar nix", sagt Langenwalter.
Noch ein Video: Das Gesicht einer Autofahrerin aus unterschiedlichen Perspektiven. Das System sollte lernen, was unterschiedliche Mimik ist und was sie ausdrückt, erklärt Langenwalter. Solche Algorithmen braucht man etwa, um Müdigkeitsassistenten zu entwickeln.
Spracherkennung ist ein weiteres großes Feld für die künstliche Intelligenz. "Vielleicht ist ihnen aufgefallen, dass Siri in letzter Zeit viel besser geworden ist", plaudert Langenwalter aus dem Nähkästchen, "der GPO ist von Nvidia, die auf Sprache trainiert wurden."
All das gibt es schon. Was Langenwalter dann zeigt ist definitiv etwas für die "PROs". Es geht um die Industrialisierung von auf AI basierenden Systemen.
Virtuelle Simulationen etwa helfen, autonomes Fahren überhaupt erst möglich zu machen. "Wir möchten besser sein als der Mensch", sagt Langenwalter und hat dabei natürlich die Zahl tödlicher Verkehrsunfälle im Hinterkopf. "Es gibt keine andere Methode als durch gute Simulationen autonome Systeme zu testen", sagt er.
Der Begriff "Big Data" sei bei dem, was dem zugrunde liege allerdings schon fast untertrieben.
Zum Vergleich: Deutschland verfügt über rund 20.000 Autobahnkilometer. Ziel sei es, diese in nur einer Nacht durchzusimulieren. Dafür brauche man vierhundert von Nvidias so genannten Pegasus-Plattformen. Es gehe um Petabyte von Trainingsdaten. Also 10 hoch 15 Bytes.
Gleichzeitig bringe künstliche Intelligenz neue Berufsbilder mit sich, die Organisationen, die sich ernsthaft mit dem Thema beschäftigten, bräuchten. Daten Ingenieure, Statistiker, Daten-Wissenschaftler, Datenanalyste, Analyse-Manager oder Ingenieure für angewandtes Maschinen-Lernen.
Was das wirklich komplexe am autonomen Fahren sei, will ein Teilnehmer der Konferenz wissen?
"Das Umgebungsmodell muss absolut zuverlässig sein", sagt Langenwalter. Und es gebe aktuell noch eine große Spreizung in der Industrie mit wie viel Rechenkapazität man dieses Problem zu lösen versuche. Manche Hersteller arbeiteten mit nur zwei GPO-Chips, andere verbauten das 20-fache.
Nvidia selbst hat einen Supercomputer entwickeln, den derzeit bis auf wenige Ausnahmen – eine davon ist BMW – für ihre Testfahrzeuge zum autonomen Fahren nutzen: die sogenannte NvidiaDrive-Plattform. Diese Plattform verarbeitet all die grafischen Daten, die beim selbstfahrenden Autos von Sensoren und Kameras erfasst werden.
Sie verarbeiten die Daten mit künstlicher Intelligenz und kann somit Vorhersagen zu Situationen treffen – beispielsweise: Wie wahrscheinlich ist es, dass hinter dem Ball, der da auf die Straße rollt, ein Kind hinterher läuft? Das System weiß über durch gelernte Situationen: In diesem Fall sollte das Fahrzeug das Tempo drosseln.
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