21.08.2023

Sind selbstfahrende Autos rassistisch?

Glosse. Eine Studie von Forscher:innen des Londoner King's College, wonach autonome Fahrzeugsysteme "racially biased" sind, macht derzeit in den internationalen Medien die Runde.
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Der Tesla Model Y knapp vor dem Aufprall mit der Kinder-Schaufensterpuppe
Screenshot: Der Tesla Model Y knapp vor dem Aufprall mit der Kinder-Schaufensterpuppe
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Die Statistik ist nicht von der Hand zu weisen und definitiv problematisch: Die Chance, von bildbasierten Systemen selbstfahrender Autos nicht erkannt zu werden, ist bei dunkelhäutigen Personen um 7,52 Prozent höher als bei hellhäutigen. Das fand ein Forscher:innen-Team am renommierten Londoner King’s College in einer Studie heraus. Das Ergebnis macht gerade international in Medien die Runde.

Für die Studie wurden Open Source-Algorithmen, die auch von den Autoherstellern genutzt werden (diese gaben ihre eigenen Systeme nicht für die Studie frei), auf mehr als 8.000 Bildern angewendet. Die Personen auf diesen Bildern wurden von den Wissenschaftler:innen nach Geschlecht, Alter und Hautfarbe gelabelt.

Noch größeres Problem mit nicht erkannten Kindern

Noch stärker als der Unterschied zwischen hellhäutigen und dunkelhäutigen Personen ist jener zwischen Erwachsenen und Kindern, die um ganze 19,67 Prozent häufiger nicht von den Systemen erkannt werden. Zwischen den Geschlechtern ist der Unterschied mit 1,1 Prozent dagegen relativ gering.

Sind selbstfahrende Autos also rassistische Kinderhasser? Oder etwas weniger überspitzt gesagt: Waren die Programmierer:innen der Algorithmen (mal wieder) zu wenig für das Thema sensibilisiert und haben den „racial bias“ und den „age bias“ auf fahrlässige Art und Weise verursacht?

Dunkelhäutige Personen werden im Dunkeln schlechter erkannt

Eine weitere Angabe des Forscher:innen-Teams legt nahe, dass man mit derartigen Vorwürfen vorsichtig sein sollte. Im Abstract zur Studie heißt es: „Darüber hinaus untersuchten wir gängige Szenarien, die in der Literatur zu Tests des autonomen Fahrens erforscht wurden, und stellen fest, dass der Bias gegenüber dunkelhäutigen Fußgängern in Szenarien mit geringem Kontrast und geringer Helligkeit deutlich zunimmt“.

Sprich: dunkelhäutige Personen sind für die optischen Systeme in erster Linie in der Dunkelheit schwerer zu erkennen als hellhäutige. Und Kinder werden generell – wie auch von menschlichen Fahrer:innen – deutlich leichter übersehen. Mit Rassismus oder Kinderfeindlichkeit hat das wohl sehr wenig zu tun.

Wohl kein Rassismus, aber sehr wohl ein Problem

Ein Problem ist dies natürlich trotzdem. Wenn die bildbasierten Systeme selbstfahrender Autos hier nicht sattelfest sind, sind sie noch nicht ausgereift genug und daher eigentlich nicht bereit für die Straße. Derartige Systeme dürften übrigens generell nicht der Weisheit letzter Schluss sein. Auch Tesla, das bis vor einiger Zeit klar auf KI-Bildanalyse setzte, steigt mittlerweile auf laserbasierte Umgebungs-Abtastung (Lidar) um.

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(c) eologix-ping

Im Mai 2024 holte eologix-ping ein Millioneninvestment u.a. von Verbund X – brutkasten berichtete. Im gleichen Jahr führte das Grazer Startup Blitzdetektion ein und erweiterte sein Produktportfolio um Blitzüberwachungssysteme.

Eologix-Ping mit neuer Version

Nun hat Eologix-Ping die Markteinführung von „Event Lightning Fleet – Satellitenversion“ bekannt gegeben, einer neuen satellitengestützten Version seiner Blitzüberwachungslösung für Windturbinen.

Die neue Variante soll es Wind-Asset-Managern in abgelegenen Regionen mit geringer Konnektivität, in denen die Mobilfunkkommunikation unzuverlässig oder nicht verfügbar ist, ermöglichen, zu erkennen, welche Turbine von einem Blitz getroffen wurde – konkret geschieht das mittels Myriotas UltraLite-Satellitenkonnektivität.

Use-Case bleibt

Der grundlegende Use Case bleibt bei den Grazern jedoch unverändert: Betreiber wissen zu lassen, welche Turbine von einem Blitz getroffen wurde, damit sie Inspektionen priorisieren, die Wartungsplanung verbessern und Unsicherheiten nach Gewitterstürmen reduzieren können.

„Abgelegene Windparks sollten nicht einfach deshalb an operativer Transparenz verlieren, weil die Mobilfunkabdeckung begrenzt ist“, sagt Matthew Stead, CPO und Mitgründer von Eologix-Ping. „Mit ‚Event Lightning Fleet – Satellitenversion‘ erweitern wir die Blitzüberwachung auf Turbinenebene auf Regionen, in denen die traditionelle Kommunikationsinfrastruktur eine Hürde dargestellt hat.“

Einblicke auf Turbinenebene

Blitzeinschläge können erhebliche Blattschäden und Betriebsrisiken für Windturbinen verursachen. In vielen Fällen sind Betreiber gezwungen, nach Gewitterstürmen umfangreiche Inspektionen durchzuführen, ohne klare Anhaltspunkte dafür zu haben, welche Turbinen betroffen waren.

Im Gegensatz zu regionalen Wetterdiensten, die sich auf flächenweite Blitzaktivität konzentrieren, sei „Event Lightning Fleet – Satellitenversion“ darauf ausgelegt, betriebliche Einblicke auf Turbinenebene zu liefern.

Aus dem Archiv: Die Hintergründe zum Millioneninvestment für eologix-ping aus Graz

Das System erkenne Blitzereignisse direkt am Windturbinenturm mithilfe eines Magnetfeldsensors, der im Power and Communication Module (PCM) installiert ist. Der Sensor erfasst das durch den Blitzstrom im Turmgebäude induzierte Magnetfeld und generiert eine Ereignisbenachrichtigung, die in die Cloud übertragen wird.

Eologix-Ping-CEO: „Besonders relevant für viele Windparks in Lateinamerika“

„Wir sind stolz darauf, mit Eologix-Ping zusammenzuarbeiten, um die Blitzüberwachung auf Standorte auszudehnen, die traditionell außerhalb der Reichweite zuverlässiger Konnektivität lagen“, sagte Dan Franklin, Regional Sales Director bei Myriota.

Und Thomas Schlegl, CEO und Mitgründer von Eologix-Ping, ergänzt: „Mit dieser Markteinführung können Betreiber Blitzüberwachung auf Turbinenebene an Standorten einsetzen, die bisher schwer zu verbinden waren. Dies ist besonders relevant für viele Windparks in Lateinamerika, wo abgelegene geografische Lagen und begrenzte Telekommunikationsinfrastruktur nach Blitzereignissen operative blinde Flecken schaffen.“

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