TÜV fürs Autonome Fahren

TÜV SÜD und das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) schließen sich zusammen, um Genesis, eine offene, nicht proprietäre Plattform zur kontinuierlichen Validierung von KI-Modulen in autonomen Fahrzeugen, zu schaffen. Genau wie der “Körper” der Fahrzeuge – die Karosserie, der Motor und alle weiteren physischen Bestandteile – wird zukünftig also auch das “Gehirn” – die KI Module – einer Prüfung unterzogen, so dass die Verbraucher sicher sein können, dass die von der Industrie gelieferten Produkte für den Straßenverkehr tauglich und sicher sind.

Auf dem Weg zur fertigen Plattform fürs Autonome Fahren ist noch eine Reihe von technischen Herausforderungen zu meistern, denen sich das DFKI im Rahmen des BMBF-Forschungsprojektes REACT widmen wird. TÜV SÜD unterstützt die Forschung und Entwicklung in REACT und bereitet zusammen mit dem DFKI die Einführung der Plattform vor, die dann auch zugänglich für weitere Innovationspartner sein wird. Das Genesis-Konsortium (Genesis steht für die Genese einer neuen Generation intelligenter Systeme, die zukünftig den Alltag vieler Menschen ebenso sehr beeinflussen wird wie das Fernsehen oder das Internet) engagiert sich darüber hinaus in den neu gegründeten KI-Normungsgremien der DIN und der ISO.

Die Zeit zur Realisierung des “Sicheren Autonomen Fahrens” drängt, wie nicht zuletzt die jüngsten Unfälle zeigen. TÜV SÜD hat sich nun gemeinsam mit dem DFKI der Mission verschrieben, die notwendigen KI-Module für die Zukunftsvision des Autonomen Fahrens zu zertifizieren. Im Zentrum steht dabei die offene Plattform Genesis. „Das DFKI als größtes Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz ist uns ein starker Partner beim Aufbau von Genesis“, ist Dr. Houssem Abdellatif, Global Head Autonomous Driving beim TÜV SÜD, überzeugt. Mit seinem Kompetenzzentrum Autonomes Fahren (CCAD) und den Aktivitäten in den Normungsgremien sei man gemeinsam auf dem besten Weg zu einer sicheren autonomen Mobilität.

Neben Realdaten auch synthetische Daten

Genesis bietet neben der Bereitstellung von Validierungsszenen auch Trainingsmaterial, das eine hohe Abdeckung an kritischen Verkehrssituationen beinhaltet. Dies ist nach Aussage der Kooperationspartner zentral, was den Schutz leichtverletzlicher Verkehrsteilnehmer (VRUs) wie Fußgänger, Radfahrer, Skater betrifft. Nur wenn das gelänge, könne das Autonome Fahren realisiert werden.

Von allen KI Methoden ist derzeit Deep Learning für die Erzeugung von Anwendungen im Autonomen Fahrzeug am wichtigsten. Im Wesentlichen handelt es sich hierbei um Neuronale Netze mit sehr vielen Ebenen (“deep”), die mit einer großen Anzahl Beispiele trainiert werden. Dies wird erreicht, indem neben in Testfahrten gesammelten Realdaten auch synthetische Daten verwendet werden. Synthetische Daten werden deshalb benötigt, weil kritische Verkehrsszenarien zu selten und zu unterschiedlich sind, um mit Realdaten abgedeckt zu werden. Hier liegt der Schwerpunkt der Forschungsarbeit am Fachbereich Agenten und Simulierte Realität des DFKI. (ig)