15.01.2016

Selbstfahrende Autos von Google bauen Unfälle

Vor rund sechs Jahren gab Google bekannt, selbstfahrende Autos entwickeln zu wollen. Damit sollen Unfälle vermieden und Fahren sicherer werden. Der neue Unfallbericht lässt Zweifel aufkommen.
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(c) google: Das erste Auto für Testfahrten der Suchmaschine.

Ob Internetunternehmen oder die Autoindustrie, alle wollen sie autonom fahrende Autos entwickeln. So bezeichnet man ein Fahrzeug, das ohne menschliches Zutun selbstständig von A nach B fahren kann. Dabei hat das „Roboterauto“ die volle Kontrolle über das Auto. Es fährt, steuert und parkt sogar selbst ein. Der Fahrer wird überflüssig und kann seine Aufmerksamkeit anderen Dingen zuwenden.

Unfälle von selbstfahrenden Autos

Die IT-Industrie wirbt damit, dass Roboterautos viel sicherer seien und Unfälle im Straßenverkehr vermieden werden könnten. Der Mensch mache viele Fehler, ganz im Gegensatz zur Maschine. Schon in naher Zukunft sollen die selbstfahrenden Autos von der Straße nicht mehr wegzudenken sein. Und das nicht nur in Kalifornien und Texas, wo Google seine Autos bereits regelmäßig aussendet. Auch in Europa sind Roboterautos kein Fremdwort. Daimler möchte etwa bereits dieses Jahr auf Deutschlands Straßen mit Testfahrten starten. Fahrer werden zwar trotzdem (noch) in der Kabine sein, deren Hände aber nicht mehr am Lenkrad. Damit möchte man zu einer unfallfreien Zukunft beitragen.

+++ Daimler schickt dieses Jahr selbstfahrende LKWs auf Deutschlands Straßen +++

lexus google selbstfahrendes auto
(c) google: Im Jahr 2012 hatten Googles Autos bereits 300,000 Meilen „autonom“ zurück gelegt.

Der aktuelle Testbericht von Google für die Straßenverkehrsbehörde in Kalifornien malt ein anderes Bild. Die Ergebnisse zeigen, dass bei 424.331 zurückgelegten Meilen in 15 Monaten Fahrer manuell ganze 272 Mal eingreifen mussten. „Unsere Testfahrer sind trainiert und vorbereitet auf solche Situationen. Die durchschnittliche Reaktionszeit bei allen Vorkommnissen war 0,84 Sekunden“, liest man im Report. Weitere 69 Mal musste außerdem bei Simulationsfahrten eingegriffen werden.

Unfall-Simulation

Google hat zum Testen einen gigantischen Simulator ins Leben gerufen. Die Fahrer können damit Situationen im Straßenverkehr noch einmal durchmachen. Damit sollen Fragen geklärt werden, wie bspw:

  • Was wäre passiert, wenn der Fahrer nicht eingegriffen hätte?
  • War ein manuelles Einlenken tatsächlich notwendig?
  • Was wäre unter leicht veränderten Umständen passiert?

Mit Hilfe des Simulationsprogramms können die Ingenieure bei Google herausfinden, ob das Eingreifen unumgänglich war und ob der Vorfall für die Weiterentwicklung des Roboterautos relevant ist. Die Autos von Google sind mit 40 km/h übrigens nicht allzu schnell unterwegs.

Hier ein Foto vom Google Auto:

google auto
(c) google

+++ Auch interessant: „Schleich“-Werbung: Googles selbstfahrendes Auto angehalten +++

Quelle und Testbericht

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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