15.05.2019

Warum es noch ein paar Jahre dauern wird, bis der Hyperloop marktreif ist

Der Hyperloop abseits des Hypes: Bahngesellschaften und Startups aus Europa erläutern, wo das echte Potenzial des futuristischen Transportmittels liegt und warum wir uns noch ein paar Jahre gedulden müssen.
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Hyperloop
(c) Hardt Hyperloop

Eine mit Passagieren gefüllte Kapsel, die mit rund 1000 km/h durch eine Röhre düst und somit als Alternative zum Flugzeug dienen könnte – das ist die Vision hinter der Hyperloop-Technologie. Auf Tech-Konferenzen und in diversen Medien wird diese Utopie gerne heraufbeschworen und der Eindruck erweckt, dass wir schon in wenigen Monaten innerhalb einer Stunde von Wien nach Köln pendeln werden. Diverse europäische Startups – wie zum Beispiel Hardt Hyperloop aus den Niederlanden, Zeleros aus Spanien und Hyper Poland – haben sich das Hyperloop-Thema auf die Fahne geschrieben.

Doch bis zur Umsetzung im Massenmarkt werden noch ein paar Jahre vergehen – darüber waren sich die Teilnehmer der Veranstaltung „Rail meets Hyperloop“ vergangene Woche im ÖBB Open Innovation Lab einig: Bei dem Event trafen die besagten Startups auf Vertreter der europäischen Bahngesellschaften DB, ÖBB, RFI, NS und SNCF.

Die größten Probleme des Hyperloop

Laut Mars Gueze, COO von Hardt Hyperloop, bewegen sich die Herausforderungen in einem Teufelskreis. „Investoren wollen zuerst einen Prototypen sehen, doch zum Errichten der Infrastruktur brauchen wir Geld“, sagt er. Kaj Mook, Business Development Director bei der niederländischen Bahngesellschaft NS, sieht dies ähnlich: Am meisten werde in den Niederlanden die Entwicklung durch mangelnde politische Unterstützung und fehlendes Kapital gebremst: „Man muss zuerst in Infrastruktur investieren, damit man etwas herzeigen kann“, sagt er.

Hardt Hyperloop hat inzwischen eine kleine Teststrecke bei der Stadt Delft gebaut, NS hat in das Startup investiert. „Wir wollen nachhaltigen Transport von Tür zu Tür ermöglichen“, sagt Mook: Allerdings hat das Unternehmen parallel dazu auch in andere Lösungen, wie zum Beispiel Bikesharing, investiert und erwartet sich davon deutlich schnellere Ergebnisse. Nun gehe es neben den erwähnten Fragen des fehlenden Kapitals auch um Machbarkeitsstudien, bis hin zu Fragen der Kundenakzeptanz, der Sicherheit und des Ticketings, sagt Mook. Und laut Giuseppe Carcasi, Team Leader Studies & System Innovation BU bei der italienischen Bahngesellschaft RFI, muss das Thema in seiner Gesamtheit betrachtet werden, wobei zum Beispiel auch das Design der Hyperloop-Bahnhöfe eine Rolle spielt: „Der Hyperloop muss als System, nicht als Technologie angegangen werden“, sagt er.

Hyperloop Polen
So könnte laut Hyper Poland ein europäisches Hyperloop-Netz aussehen. (c) Hyper Poland

Eine weitere Frage ist auch, wie sich der Hyperloop in die bestehenden Verkehrssysteme integriert, wie Christina Schiedlbauer, Teamleiterin Unternehmensentwicklung Personenverkehr bei den ÖBB, erläutert: „Der Hyperloop muss in das System passen und das Reisen einfacher machen, es darf keine weitere Hürde entstehen.“ Dem stimmt Manuel Gerres, Geschäftsführer Deutsche Bahn Digital Ventures, zu: Es müsse ein Standard geschaffen werden, nach dem der Hyperloop in ganz Europa funktionieren kann, sagt er.

Die Potenziale des Hyperloop

Warum sich also das alles antun? Weil es beim Hyperloop nicht nur um Geschwindigkeit geht, wie  Gueze ausführt: „Das Problem mit dem Fliegen ist, dass die Reise an einem Ort anfängt, an dem man nicht sein möchte und an einem Ort endet, an dem man ebenfalls nicht sein möchte.“ Oder, anders ausgedrückt: Wer fliegt, der muss zuerst zum Flughafen fahren – mit dem Hyperloop hingegen könnte man direkt im Stadtzentrum ankommen. Zudem würden Flughäfen an ihre Kapazitätsgrenzen stoßen, und Hyperloops könnten diese entlasten.

+++Wie ÖBB und Postbus mit Smart Glasses arbeiten+++

Außerdem darf nicht außer Acht gelassen werden, dass der Hyperloop nicht nur beim Personenverkehr umweltschonender ist als andere Verkehrsmittel: Auch der Gütertransport könnte damit entlastet werden, wie Bertrand Minary, Chief Innovation und Digital Officer bei der französischen Bahngesellschaft SNCF, ausführt. „In zehn Jahren werden laut Prognose eine Milliarde LKW über Europas Straßen rollen“, sagt er: „Wir müssen den Shift von der Straße auf die Schiene schaffen und uns gleichzeitig neue Modelle überlegen. Hier kann der Hyperloop eine große Rolle spielen.“ Abgesehen vom Umweltaspekt verursachen LKW auch mehr Lärm als ein Hyperloop es würde, zudem verursachen Trucks Verkehrsstaus und sind unsicherer als die Bahn.

Hyperloop und Bahn als Partner

Können also Bahn und Hyperloop künftig gemeinsam eine Alternative zu Straßen- und Flugverkehr bieten? Die niederländischen Partner sind überzeugt, dass es mehr Gemeinsamkeiten als Unterschiede gibt. „Die Bahngesellschaften haben vor allem viel Erfahrung, von der wir profitieren können“, sagt Gueze. Auch Schiedlbauer von den ÖBB betont, dass sie bei den Startups ein gutes Bauchgefühl habe – wiewohl es noch einige Probleme zu lösen gibt.

Möglich wäre auch, dass die Newcomer-Unternehmen die Technologie herstellen und die Bahngesellschaften sie betreiben. „Immerhin war es in der Vergangenheit niemals so, dass der Hersteller des Zugs auch dessen Betreiber war“, sagt Minary von der SNCF: „Dafür braucht man jeweils unterschiedliche Kompetenzen.“ Schiedlbauer fügt hinzu, dass zwar noch niemand wisse, wie man einen Hyperloop bedient – aber die ÖBB verfügt bereits über nützliches Know-How aus dem existierenden Geschäft.

Neben Hardt Hyperloop setzen auch die anderen europäischen Hyperloop-Startups schon die nächsten Schritte: Hyper Poland hat soeben frisches Kapital eingesammelt und will nächstes Jahr eine 500 Meter lange Teststrecke bauen, Zeleros plant für 2020 eine zwei Kilometer lange Teststrecke in Spanien. Gemeinsam arbeiten sie zudem am Thema Standardisierung auf europäischer Ebene.

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Logo von OpenAI
Foto: Adobe Stock

Wenn OpenAI neue Dinge ankündigt, hört die KI-Szene hin. Klar, nicht jede Ankündigung des US-Unternehmens in den vergangenen zwei Jahren hatte dieselbe Tragweite wie jene vom 30. November 2022, als OpenAI den Start eines Chatbots namens ChatGPT verlautbaren ließ. Aber potenziell könnte jede Mitteilung des Unternehmens rund um CEO Sam Altman bahnbrechend sein. Kein Wunder also, dass es für Aufsehen sorgte, als OpenAI Anfang Dezember verlautbarte, zwölf Tage hintereinander neue Dinge vorzustellen.

Schon in der Ankündigung hatte Altman darauf hingewiesen, dass es neben größeren auch kleinere Neuigkeiten sein würden, die OpenAI liefern würde. So kam es dann auch: Zugang zu ChatGPT über WhatsApp oder die Integration in Apple Intelligence waren eher in die zweite Kategorie einzuordnen. Daneben veröffentlichte OpenAI aber auch das neue Modell o1 für ChatGPT – oder Sora, ein Tool zur Videoerstellung.

Den größten Widerhall in der KI-Szene fand allerdings die Ankündigung am letzten der zwölf Tage. Am vergangenen Freitagabend stellte OpenAI sein neues Modell o3 vor. Wichtig dabei: Das Modell ist noch nicht öffentlich zugänglich. OpenAI stellte zunächst einmal nur vor, wie das Modell in unterschiedlichen KI-Benchmarks abschnitt. Aber diese Ergebnisse hatten es in sich.

o3 zeigt starke Performance bei AGI-Benchmark

Vielbeachtet wurde dabei vor allem die Benchmark namens ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), bei der zwei Varianten des o3-Modells deutlich bessere Ergebnisse erzielten als die bisher führenden o1-Modelle. Das Ziel von ARC-AGI ist es zu messen, wie sich eine KI im Umgang mit ihr unbekannten Aufgaben schlägt.

Wie die O3-Modelle verglichen mit anderen OpenAI-Modellen abschneiden // Grafik: ARC Prize

Es gibt unterschiedliche Definitionen von AGI. Die meisten davon verstehen AGI aber als ein System, das sämtliche intellektuellen Aufgaben mindestens so gut oder besser als ein Mensch erledigen kann.

Die ARC-AGI-Benchmark wurde von François Chollet konzipiert. Er definiert AGI als ein System, das “in der Lage ist, effizient neue Fähigkeiten zu erwerben und neuartige Probleme zu lösen, für die es trainiert wurde.”

Eine AGI ist also nicht für eine bestimmte Aufgabe trainiert, sondern kann jegliche Aufgaben übernehmen. Es ist weitgehender Konsens in der KI-Szene, dass solche Systeme noch nicht existieren. OpenAI wurde aber beispielsweise explizit mit dem Ziel gegründet, AGI zu erreichen.

Chollet gehört zu den bekanntesten Namen der internationalen KI-Szene. Er hat die bekannte KI-Library Keras entwickelt und seit einigen Jahren für Google tätig. Dem von ChatGPT ausgelösten Hype rund um generative KI steht Chollet seit Anfang an eher kritisch gegenüber, wie beispielsweise auch dieser brutkasten-Bericht wenige Wochen nach Erscheinen von ChatGPT thematisierte.

o3: “Wir befinden uns auf neuem Terrain”

Umso interessanter ist es, was Chollet nun zu den Ergebnissen des o3-Modells bzw. seiner Varianten zu sagen hat. In einem Blogeintrag attestiert er OpenAI, mit dem Modell einen “bedeutenden Sprung nach vorne” erreicht zu haben.

Die Performance des Modells stelle “einen echten Durchbruch” in der Anpassungsfähigkeit und Verallgemeinerung” von KI-Modellen dar”, wenn es darum gehe, wie sich KI-Modelle an neue Aufgaben anpassen könnten. o3 stelle nicht bloß einen “schrittweisen Fortschritt” dar. Vielmehr befinde man sich auf “neuem Terrain”, das “ernsthafte wissenschaftliche Aufmerksamkeit” erfordere.

Aber es ist schon Artificial General Intelligence (AGI)? Hier schränkt Chollet ein: “o3 scheitert immer noch an einigen sehr einfachen Aufgaben, was auf grundlegende Unterschiede zur menschlichen Intelligenz hinweist”. Dennoch befeuerten die Ergebnisse die Diskussion rund um AGI – und manche Stimmen sahen, anderes als Chollet, mit o3 AGI sogar bereits erreicht.

Selbst wenn dem so wäre, wäre es zum jetzigen Zeitpunkt schwer nachzuprüfen: Denn das Modell ist noch nicht veröffentlicht. Forscher:innen im Bereich der KI-Sicherheit können sich für Zugang vormerken lassen. Wann und zu welchen Konditionen das Modell für Endnutzer:innen zugänglich sein wird, ist aktuell noch unklar. Klar ist allerdings schon jetzt, dass die beeindruckenden Ergebnisse bei der ARC-AGI-Benchmark enorme Rechenressourcen erforderten – und dementsprechend teuer waren.

Reasoning-Modelle

Das o3-Modell ist eine verbesserte Version des o1-Modells, welches OpenAI am 4. Dezember veröffentliche und das zuvor bereits in Preview- und Mini-Varianten für ChatGPT-User:innen zugänglich gewesen war. Dieses Modell unterscheidet sich zu dem im Mai 2024 veröffentlichten GPT4o-Modell insofern, als es auf einen “Reasoning”-Ansatz setzt.

OpenAI bezeichnet GPT4o weiterhin als das “vielseitige, hochintelligente Flagship-Modell”, das für die “meisten Aufgaben” die richtige Wahl sei. Die o1-Modelle wiederum referenziert das Unternehmen als “Reasoning-Modelle, die sich bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben auszeichnen”.

Enduser:innen von ChatGPT merken dies in der Nutzung vor allem insofern, als sich die o1-Modelle länger Zeit nehmen, Ergebnisse zu produzieren. Diese Modelle “verbringen mehr Zeit mit Nachdenken, bevor sie reagieren”, wie es OpenAI formuliert. In einigen (aber nicht notwendigerweise in allen) Bereichen liefern sie dann deutlich bessere Ergebnisse als die bisherigen Modelle.


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