12.02.2020

So hilft Software, menschliche Fehler beim Autofahren zu verhindern

Der steirische Entwicklungsdienstleister AVL kooperiert mit dem Startup emotion3D, um gemeinsam menschliche Fehler im Straßenverkehr zu reduzieren. Dadurch sollen Unfälle vermieden und die Fahrten für alle Beteiligten angenehmer gemacht werden.
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(c) Adobe Stock / peshkova
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Lange, monotone Autofahrten, mitten in der Nacht – es ist dunkel, der Beifahrer ist eingenickt und auch die Augen des Fahrers werden immer schwerer… Als „Human Factor“ wird in der Automobilbranche dieser Aspekt bezeichnet, der wohl jedermann aus der Praxis bekannt ist: Die Bedeutung des Menschen – mit all seinen psychologischen Facetten – im Straßenverkehr. Denn die Technologie kann noch so ausgereift sind: Wenn der Mensch müde, gereizt oder unaufmerksam ist, kann dies teils fatale Konsequenzen haben. Laut WHO sterben jedes Jahr über 1,35 Millionen Menschen an Verkehrsunfällen, von denen 94 Prozent auf menschliches Versagen zurückzuführen sind.

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Der Faktor Mensch ist auch dann noch entscheidend, wenn es um intelligente Autos und Fahrassistenzlösungen geht – denn auch hier ist es wichtig, dass die Interaktion zwischen Mensch und Maschine optimal funktioniert. Dabei ist zu beachten, dass jeder Mensch einen eigenen Fahrstil hat und nicht jedes vom Fahrzeug gewählte Manöver zu den Vorlieben der mitfahrenden Menschen passt. Auf dem Weg zum selbstfahrenden Auto, bei dem die Maschine immer mehr die Steuerung übernimmt, ist eine funktionierende Kommunikation also nach wie vor wichtig.

„In-Cabin-Analysis“ für den Human Factor bei der Autofahrt

Der weltweit tätige Hightech-Unternehmen AVL hat die Bedeutung des Human Factor erkannt und kooperiert mit dem Startup emotion3D in diesem Feld. Gemeinsam arbeiten die beiden Unternehmen an einem Proof-of-Concept (PoC), welcher AI-getriebene Lösungen für Herausforderungen rund um den Faktor Mensch bietet.

Das Startup emotion3D, welches 2010 als Spin-off der TU Wien gegründet wurde, ermöglicht sogenannte “In-Cabin Analysis”, bei der das Verhalten der Fahrer und Fahrgäste analysiert wird. Ermöglicht wird dies durch mehrere AI-basierte Analysemodule, die unter Verwendung von Kameras Faktoren wie  Körper- und  Kopfpose, Augenöffnung und  Blickrichtung messen, sowie Objekte im Fahrzeug und Aktivitäten erkennen. „Durch die Zusammenarbeit mit emotion3D hat sich uns ein Fenster in die Erlebniswelt der Fahrgäste eröffnet. Das ermöglicht uns die tiefere Integration von Fahrgefühl mit Fahrfunktionen sowie weitere Innovationen, die uns helfen das Fahrerlebnis auch nach dem Entwicklungsprozess noch zu verbessern „, erklärt Herbert Danzinger, Technical Project Manager AVL-DRIVE, in Bezug auf die erfolgreiche Zusammenarbeit.

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Mit der Technologie kann zum Beispiel durchgehend festgestellt werden, ob der Fahrer Anzeichen von Müdigkeit zeigt oder ob er durchgehend beide Hände auf oder in der Nähe des Lenkrads hat – was das eingangs erwähnte Risiko von menschlichen Fehlern massiv eindämmt.

Und auch eine Anpassung diverser anderer Fahrzeug-Features an die individuellen Bedürfnisse der einzelnen Insassen wird damit ermöglicht, sagt Florian Seitner, CEO von emotion3D: “Unser Analysesystem in der Kabine ermöglicht ein detailliertes Verständnis der Insassen und damit intelligente Fahrzeuge, die sich je nach Verhalten und den individuellen Eigenschaften der Insassen anpassen.“

Kooperation im Creators Expedition Programm

Diese Zusammenarbeit zwischen den beiden Unternehmen kam über das AVL Creators Expedition Programm zustande, bei dem Startups den österreichischen Leitbetrieb  im Rahmen eines ersten gemeinsamen Pilotprojekts kennenlernen. Die Erfahrungen waren hier äußerst positiv, sagt Michael Hödlmoser, CTO von emotion3D: „Diese erste Zusammenarbeit war eine großartige Möglichkeit für uns, mit einem führenden Unternehmen in der Automobilindustrie zusammenzuarbeiten und von dessen Erfahrungen und Möglichkeiten zu profitieren.“

„In unseren Startup-Kollaborationen steht für uns immer ein gemeinsamer Win-Win im Vordergrund. Neben dem ersten Kennenlernen sollen die Projektergebnisse konkrete Innovationsschritte darstellen. Mit emotion3D ist uns das definitiv gelungen“, bestätigt Viktoria Ilger, Startup Facilitator bei Creators Expedition den Erfolg der Zusammenarbeit.

Die Software von emotion3d analysiret das Verhalten der Insassen. (c) emotion3d

Die beiden Unternehmen wollen ihre Zusammenarbeit nach dem erfolgreichen Abschluss des initialen Projektes verstärken, um gemeinsam Technologielösungen anbieten zu können. Seitner sieht die Zusammenarbeit der beiden Firmen als „eine großartige Möglichkeit, eine Vorreiterrolle auf diesem Gebiet einnehmen zu können und den Menschen als zentrales Element  jedes Fahrzeugs oder Mobilitätskonzeptes zu adressieren.”

Großes Marktpotenzial mit menschlichen Faktoren

Schon jetzt haben die von AVL und emotion3D gemeinsam entwickelten Lösungen ein großes Marktpotenzial – allein deshalb, weil in der EU Vorschriften erlassen wurden,  die Schläfrigkeits- und Ablenkwarnsysteme für Fahrer in jedem neuen Fahrzeug obligatorisch machen. Ebenso wird in den USA und in China der Einsatz von Innenraumanalysesystemen empfohlen.

Mit zunehmender Automatisierung des Autofahrens werden sich die Anforderungen an derartige Funktionen hingegen ändern. So werden derartige Technologien künftig den menschlichen Fahrer informieren, wenn er das Lenkrad übernehmen soll – etwa vom Übergang einer automatisierten Fahrt auf der Autobahn zum menschlichen Lenken im Stadtverkehr. In einem anderen Szenario könnte die AI wiederum erkennen, wenn sich Insassen eines öffentlichen Verkehrsmitteln streiten und entsprechend Alarm schlagen.

Unabhängig von der Entwicklung neuer Automotive-Technologien kristallisiert sich somit ein Faktum ganz klar heraus: Der Faktor Mensch wird im Straßenverkehr immer in der einen oder anderen Form bestehen bleiben – was zugleich der rote Faden in der Zusammenarbeit zwischen den beiden Unternehmen ist.

==> zur Website von AVL Creators Expedition

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Apollo, KI, Altgiechisch, Mistral
© Österreichische Nationalbibliothek/ÖAW/Daniel Hinterramskogler - Papyrus aus der römischen Kaiserzeit mit einer griechischen Geburtsanzeige, von Apollo rekonstruiert (Römisches Ägypten, 149 n. Chr.) und Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW.

In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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So hilft Software, menschliche Fehler beim Autofahren zu verhindern

Der Faktor Mensch ist entscheidend, wenn es um sicheres Autofahren geht – auch in Zeiten von selbstfahrenden Autos. Der steiermärkische Entwicklungsdienstleister AVL hat die Bedeutung des Human Factor erkannt und kooperiert mit dem Startup emotion3D in diesem Feld. Gemeinsam arbeiten die beiden Unternehmen an einem Proof-of-Concept (PoC), welcher AI-getriebene Lösungen für Herausforderungen rund um den Faktor Mensch bietet. Diese Zusammenarbeit zwischen den beiden Unternehmen kam über das AVL Creators Expedition Programm zustande, bei dem Startups den österreichischen Leitbetrieb  im Rahmen eines ersten gemeinsamen Pilotprojekts kennenlernen. So werden derartige Technologien künftig den menschlichen Fahrer informieren, wenn er das Lenkrad übernehmen soll – etwa vom Übergang einer automatisierten Fahrt auf der Autobahn zum menschlichen Lenken im Stadtverkehr.

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