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28.09.2022

Autonome Mobilität: “Wir müssen schnell und effizient scheitern”

Selbstfahrende Autos und ein öffentliches Transportsystem ohne menschliche Supervision? Klingt nach einer Utopie. Doch autonome Mobilität könnte strukturellen Problemen wie Arbeitskräftemangel entgegenwirken.

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✨ AI Kontextualisierung

“The time is now.” Mit diesen Worten hat Ricky Hudi, Chairman von The Autonomous, das gleichnamige Event am 27. September in der Wiener Hofburg eröffnet. Das Ziel der Veranstaltung: Eine sichere Zukunft autonomen Fahrens zu gestalten und konkrete Maßnahmen zu setzen, um eine Mobilitätsrevolution voranzutreiben. Denn die fahrerlose Fortbewegung von Fahrzeugen, mobilen Robotern und autonomen Transportsystemen könne Lösungsansätze gegen Arbeitskräftemangel und Unsicherheit in puncto Trust, Safety & Security bieten.

The Autonomous: Autonome Mobilität im Diskurs

Schätzungen des Fraunhofer Instituts zufolge könnten bis 2060 alle Kraftfahrzeuge Deutschlands selbstständig unterwegs sein. Inwiefern diese Prognose tatsächlich Realität werden könnte, haben über 500 Teilnehmer:innen und Branchenexpert:innen im Zuge des The Autonomous Events diskutiert. Die hybride Veranstaltung gab Interessent:innen aus aller Welt die Möglichkeit, die themenbezogenen Talks und Panels in der Wiener Hofburg auch online mitzuverfolgen. Expert:innen und Executives der Branche boten Insights in Forschungs- und Entwicklungsfortschritte rund um die Themen autonome Mobilität und Robotik.

“Collaboration is a main factor, but not the only one”

Andreas Urschitz, Chief Marketing Officer der Infineon Technologies AG, sieht branchenübergreifende Zusammenarbeit als unabdingbaren Key Factor für die Zukunft autonomer Mobilität. Konkurrenzkampf könne in einem derart komplexen Themenfeld keinen erfolgversprechenden Fortschritt garantieren. Inhouse Technology soll branchenweit geteilt werden, fachspezifisches Know How müsse als Open Source gehandhabt werden. Ein konsequenter Team Approach sei gefragt, so der CMO von Infineon.

Das Trust, Safety & Security-Problem

Zur Integration autonomer Mobilität und selbstfahrender Transportsysteme sei jedoch nicht nur branchenübergreifende Kollaboration notwendig, sondern auch Aufklärungsarbeit von Seiten politischer Entscheidungsträger:innen. Was in weiten Teilen der europäischen Gesellschaft auf Unsicherheit stößt, ist unter Expert:innen schon lange eines: Sicher und zukunftsträchtig. Eigens auf autonome Mobilität ausgerichtete “Legal Frameworks” seien notwendig, um vor allem in puncto Datenschutz und -sicherheit das Verständnis in der Bevölkerung zu stärken.

Cross Industry Fertilization: Das Zukunftsrezept der Automobilindustrie

Industrieübergreifende Zusammenarbeit, der sogenannte Collaboration Spirit, sei für eine erfolgsversprechende Zukunft autonomer Mobilität unabdingbar. Laut Georg Kopetz, CEO der TTTech Auto AG, hätten europäische Fachkräfte ausreichend Fachwissen in den Bereichen Safety & Security und Digital Technologies, um die Entwicklung autonomer Transportsysteme voranzutreiben. Allerdings könne lediglich strategische Ressourcenbündelung einen langfristigen Fortschritt sowie Verständnis in der Bevölkerung schaffen. Die sogenannte Cross Industry Fertilization sei das Erfolgsrezept, so der Branchenexperte.

Autonomous Mobility im Kampf gegen Arbeitskräftemangel

Strukturelle Branchenveränderungen sowie die sukzessive Integration autonomer Transportsysteme in urbane und suburbane Regionen seien angesichts des branchenweiten Arbeitskräftemangels dringlich, so Markus Heyn, CEO der Robert Bosch GmbH. Über 100.000 Fahrer:innen würden dem Fern- und Nahverkehr aktuell fehlen. Autonome Mobilität und Robotik würde, dem Branchenexperten zufolge, neue Zukunftschancen im Transportsektors versprechen und dem branchenweiten Arbeitskräftemangel entgegenwirken. Fehlende Fahrer:innen des Nah- und Fernverkehrs müssten dank selbstfahrender Transportsysteme nicht mehr nachbesetzt werden, so Heyn.

Internet of Things & Artificial Intelligence

Europa sei in puncto Information & Data Security bestens aufgestellt, so Wolfgang Ebner des Bundesministeriums für Finanzen. Ein weiterer Ausbau des landesweiten 5G-Netzes könnte diesbezüglich ein Meilenstein sein. Vor allem in Hinblick auf die Integration AI-basierter Softwaresysteme seien entsprechende Legal Frameworks notwendig, um auf Umrüstungen in der Mobilitätsszene vorbereitet zu sein. Dies liege, Ebner zufolge, in der Verantwortung politischer Entscheidungsträger:innen. Bisherige Projekte autonomer Transportsysteme haben es – zumindest in Wien – nicht über die Pilotphase geschafft: So wurden die autonomen E-Busse als Teil des öffentlichen Transportsystems in der Aspern-Seestadt Ende Juni 2021 wieder eingestellt.

„We need to fail smart and fast“

Neben dem breiten Anwendungsfeld des Internet of Things und AI-basierter Software sei vor allem eines wichtig: Schnelles und effizientes Scheitern. Georg Kopetz der TTTech Auto AG verfolgt dabei die Devise: “Wir müssen schnell und effizient scheitern.” Forschungs- und Entwicklungsarbeit müsse schnell passieren, Synergien genutzt und Erkenntnisse branchenübergreifend geteilt werden. Kopetz betont die Bedeutung eines branchenweiten Team Approaches, um die Zukunft autonomer Mobilität europaweit zu stärken. Die Zukunft autonomer Mobilität und Robotik sei vielversprechend, allerdings nur unter zielführender Ressourcenbündelung und unternehmensübergreifender Zusammenarbeit.

Über das Event „The Autonomous“

Die The Autonomous Community strebt eine sichere Zukunft autonomen Fahrens an. Unter dem Motto “Act to Impact” diskutieren dieses Jahr mehr als 500 Teilnehmende, Branchenführende und Expert:innen in der Wiener Hofburg über aktuelle Sicherheitsherausforderungen der Automobilitätsszene. Thematisiert wurden nicht nur Sicherheitslücken von künstlicher Intelligenz, sondern auch Data-based Entwicklungen und Level-4-Systeme der Branche.

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Manche Wege sind direkt und vorgezeichnet – Schule, Bildung, Ausbildung und ein Job in dem Bereich, den man beherrscht. Andere sind von Umwegen gezeichnet, Mühsal und Zeiten, in denen man nicht weiß, wie es genau weitergehen soll. Raphael Suchomels Vita ist eine von den nicht-linearen.

„Plötzlich Mitternacht“

Er hat mit 18 die Schule zum ersten Mal abgebrochen und sich eine Vollzeitstelle gesucht. Der gebürtige Wiener schrieb sich fortan in eine Abendschule ein, brach jene aber – ein mal mit 19 und einmal mit 21 Jahren – wiederholt ab. Doch der Gedanke des endgültigen Aufgebens war keiner und im jungen Mann schlicht nicht vorhanden. So war es dann mit 22 soweit: der vierte Versuch, die Matura nachzuholen, gelang.

„Ich war in einer Abendschule im 21. Bezirk“, erinnert sich der 27-Jährige. „Von neun bis 17 Uhr Vollzeitjob, dann Unterricht bis halb zehn und anschließend noch Training. Und plötzlich war es Mitternacht.“

Zwei Jahre lang bestimmte dieser straffe Rhythmus seinen Alltag. Trotz der Doppelbelastung hielt der heutige Wahl-Hagenberger durch – und schloss die Abendschule schließlich mit ausgezeichnetem Erfolg ab.

Studium in Hagenberg

Es folgte ein Umzug von Wien nach Oberösterreich und der Start des ersten Jahrgangs des damals neu geschaffenen Bachelorstudiums „Artificial Intelligence Solutions“ an der University of Applied Sciences Upper Austria in Hagenberg.

Suchomel gehörte zudem zu den Mitgründern der Young AI Leaders Linz, einer lokalen Community innerhalb der AI-for-Good-Initiative der International Telecommunication Union der Vereinten Nationen. Die Gruppe bringt junge Menschen aus Forschung und Technologie zusammen und organisiert unter anderem Hackathons und Diskussionsveranstaltungen rund um Künstliche Intelligenz.

© Harvard/zVg – Eine 3D-Simulation eines schwach elektrischen Fisches.

Nach rund 100 verschickten Mails – die meisten davon blieben unbeantwortet – gelang es Suchomel schließlich, einen Forschungsaufenthalt als Praktikant an der Harvard Medical School zu ergattern. Dort befindet er sich auch heute und forscht an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und Neurowissenschaften.

Im Mittelpunkt seiner Arbeit stehen biologisch fundierte künstliche Agenten. Vereinfacht gesagt, bauen die Forschenden in Harvard virtuelle Tiere im Computer. Diese Tiere bekommen künstliche neuronale Netze und bestimmte Sinneswahrnehmungen und Bewegungsmöglichkeiten, die sich an echten Tieren orientieren. Anschließend lernen sie mit einer Methode namens „Reinforcement Learning“. Dabei wird ihnen nicht jede Handlung vorgegeben. Sie probieren unterschiedliche Verhaltensweisen aus und lernen über Belohnungen und Nachteile selbst, welche Strategien erfolgreich sind.

„Schauen wie sich Agent verhält“

„Wir kennen aus der Biologie die körperlichen Einschränkungen von Fischen“, erklärt Suchomel. „Wir wissen, wie sich Augen im Winkel bewegen, wie schnell sie sind und welche anderen biologischen Einschränkungen es gibt. Und wir statten einen ‚Reinforcement-Learning‘-Agenten mit diesem Wissen aus: Wir simulieren den Körper eines Fisches, sodass er über diesen Körper mit der Umwelt und mit anderen Fischen kommuniziert. Das schicken wir durch eine ‚Reinforcement-Learning‘-Umgebung, simulieren Trajektorien und schauen, wie sich der Agent verhält.“

Die Simulation funktioniert wie ein virtuelles Labor. Forscher können einzelne Sinneskanäle ausschalten, Kommunikationssignale verändern oder die Umwelt der Agenten manipulieren und beobachten, wie sich ihr Verhalten verändert. Damit sollen Hypothesen darüber entwickelt werden, warum bestimmte Verhaltensweisen entstehen und welche Mechanismen dahinterstecken. Solche Hypothesen sollen anschließend gezielter in Experimenten mit echten Tieren überprüft werden können.

Der Vorteil hierbei sei, dass man nicht jedes Verhalten explizit programmieren müsse, sondern durch die Kombination aus Körper, biologischen Einschränkungen, Umwelt und „Reinforcement Learning“ Verhalten entstehen lassen könne, das möglicherweise dem Verhalten echter Fische ähnelt. So soll — und das ist das Ziel — Forschung günstiger und schneller werden, sagt Suchomel. Man könne zudem Variablen besser isolieren und kontrollieren und neuronale Netze viel genauer analysieren. Das wäre bei echten Fischen teilweise sogar viel schwieriger, vor allem wenn man ihr Zusammenspiel mit anderen Fischen untersuchen möchte.

Künstliche und natürliche Intelligenz

Die Harvard Medical School und andere Institute verfolgen seit Längerem das Ziel, KI zu nutzen, um natürliche Intelligenz besser zu verstehen – und umgekehrt auch natürliche Intelligenz für die Entwicklung von KI zu nutzen.

„Dafür gibt es im KI-Bereich viele verschiedene Methoden und Ansätze, die sich an Beobachtungen aus der Natur orientieren. Gleichzeitig gibt es immer mehr Forschung an der Schnittstelle von KI und Biologie, bei der KI-Forscher und Biologen zusammenarbeiten“, sagt Suchomel. „Wenn man beispielsweise genau weiß, wie die Umgebung aussieht, und gleichzeitig die Kommunikation eines Fisches beobachtet, könnte man künftig elektrische Signale interpretieren. So lässt sich etwa erkennen, dass ein bestimmtes Signal ausgesendet wird, weil sich der Fisch bedroht fühlt. Dadurch könnte man nicht nur einzelne Fische, sondern auch die Gruppendynamik analysieren – und besser verstehen, wie sich die Tiere untereinander und in ihrer Umwelt verhalten.“

Suchomels Praktikum in Harvard reicht noch bis Februar, danach führt ihn den Weg nach Belgien an die KU Leuven – eine, wie er sagt „der besten Unis in Europa wenn es um KI geht“. Anschließend möchte er in einen „starken Master“ reinkommen und weiter an KI forschen. Wo das sein wird, sei erstmal zweitrangig: „Hauptsache starke Labs.“

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