Um zu verstehen, wie generative Künstliche Intelligenz die Entwicklungsabteilungen in der Automobilindustrie voranbringen soll, lohnt sich ein Blick darauf, wie klassische KI bisher zum Einsatz kam. Der größte Zulieferer der Welt ist hier ein gutes Beispiel: So nutzt Bosch bereits seit 2015 KI, um die Bilder der Frontkamera seiner Assistenzsysteme auszuwerten. Künstliche Neuronale Netzwerke sind in der Lage, auf den Pixel-Ansammlungen eines Digitalbildes Muster und Strukturen zu erkennen und sie konkreten Objekten zuzuordnen. Damit lassen sich Autos von Fußgängern oder Radfahrern unterscheiden, aber auch Tempolimits von Verkehrsschildern ablesen oder Ampeln und Fahrbahnmarkierungen aufspüren.
Wo KI schon heute im Auto eingesetzt wird
Boschs Frontkamera der dritten Generation ist seit 2020 in vielen Fahrzeugmodellen im Einsatz und registriert Objekte im Fahrzeugumfeld, um beispielsweise bei einem auf der Fahrbahn stehenden Fußgänger eine automatische Notbremsung einzuleiten oder zumindest eine Warnmeldung im Cockpit anzuzeigen. Alles während der Fahrt und in Echtzeit.
Solche Notbremsassistenten sind inzwischen in vielen Märkten der Welt Zulassungsvoraussetzung oder zumindest Bedingung für volle Punktzahl bei Sicherheitsbewertungen – beim Euro NCAP beispielsweise für volle fünf Sterne. Zudem fallen bei der schlauen Kamera gleich noch beliebte Komfort-Funktionen ab wie der Spurhalte-Assistent oder die Tempolimit-Anzeige im Cockpit. Das hilft, damit Autokäufer die Kosten für die aufwendige Technik leichter akzeptieren.
Um das Steuergerät der Kamera hierfür in die Lage zu versetzen, wurde vorher mit vielen realen Verkehrssituationen trainiert, sprich, es wurden Bilder von echten Straßenszenen hochgeladen, an denen im Vorfeld Menschen per Hand die einzelnen Objekte markiert hatten. Nach vielen Trainingssessions ist die KI dann in der Lage, diese Unterscheidung selbstständig durchzuführen – mit derselben Trefferwahrscheinlichkeit wie der Mensch.
Da für das Training sehr viele Daten gebraucht werden, ist Bosch seit 2017 mit dutzenden Kamera-Fahrzeugen unterwegs, die weltweit Straßenszenen filmen, um die neuronalen Netzwerke mit möglichst vielen Verkehrssituationen vertraut zu machen.
Künstliche Intelligenz erweitert das Trainingsmaterial
Mit dem Aufkommen von generativer KI dürften sich die Fähigkeiten von Assistenzsystemen jedoch nochmals deutlich erhöhen. Generativ heißt diese Art von KI deshalb, weil sie neue Inhalte generiert, sprich erschafft. Bisher ist der Begriff vor allem in Zusammenhang mit dem Generieren von Sprache und Bildern gebräuchlich.
Doch wie nutzt Bosch die schöpferischen Fähigkeiten? Unter anderem ebenfalls durch das Generieren von Bildern: So stellt die Menge der Trainingsvideos quasi den Flaschenhals bei der Entwicklung der Systeme dar. Nur was das neuronale Netzwerk im Vorfeld gelernt hat, kann es später im Serieneinsatz auf der Straße eigenständig erkennen. Bosch nimmt daher die Videosequenzen der Kamerafahrzeuge und erweitert die Bilder mittels KI um Details, die ursprünglich gar nicht aufgezeichnet wurden. Eine bei schönem Wetter durchgeführte Kamerafahrt kann beispielsweise von generativer KI zu einer Regenfahrt umgestaltet werden.
Sämtliche Verkehrssituationen und Objekte bleiben prinzipiell unverändert, sie in einer kontrastärmeren Regensituation zu erkennen, wird für die KI jedoch schwieriger. Ebenso gut lässt sich Schneefall ins Video einbauen, um es dem Algorithmus noch schwerer zu machen, ohne, dass hierfür im Vorfeld zusätzliche teure Kamerafahrten durchgeführt werden müssen. Auch sehr selten auftretende Situationen wie ein umgekippter LKW, der auf der Fahrbahn liegt, lassen sich so in die Trainingsfilme integrieren.
Generative KI erzeugt Kontext-Wissen zu Verkehrssituationen
Die generativer KI ist jedoch noch aus einem zweiten Grund interessant: Sie generiert Kontexte, sprich Hintergrundwissen zu Verkehrssituationen. Ein beliebtes Beispiel hierfür kennen viele noch von ihrer theoretischen Führerscheinprüfung: In einem Wohngebiet rollt zwischen parkenden Autos ein Ball auf die Straße. Als Mensch weiß man, dass mit hoher Wahrscheinlichkeit gleich ein Kind angerannt kommt und bremst schon mal ab. Einem klassischen Notbremsassistenten müsste man so ein Verhalten manuell einprogrammieren, und zwar einzeln für jede denkbare gefährliche Situation. Generative KI, die mit entsprechenden Szenen trainiert wurde, kann die Situation jedoch selbst erkennen und einen Bremsvorgang auslösen, bevor ein Kind ins Blickfeld der Frontkamera gerät.
Um mit den derzeit mächtigsten KI-Werkzeugen arbeiten zu können, kooperiert Bosch seit Februar 2024 mit Microsofts KI-Partner OpenAI. Der Softwareriese verfügt zudem über genug Rechenpower, um die komplexen KI-Kalkulationen durchführen zu können. Für Microsoft sind im Gegenzug anonymisierte Daten interessant, die in den vernetzten Fahrzeugen von Bosch anfallen. Neben Microsoft nutzt Bosch aber auch KI von Google, Amazon oder dem Heidelberger Start-up Aleph Alpha, an dem Bosch sogar beteiligt ist.
Generative Künstliche Intelligenz könnte bald noch viel mehr, nämlich ganze Fahrmanöver generieren, die wesentlich komplexer ausfallen als eine Notbremsung. Beispiel Spurhalteassistent: Fährt ein LKW auf der rechten Nebenspur leichte Schlangenlinien, werden sich die meisten Autofahrer auf ihrem Fahrstreifen intuitiv etwas weiter nach links orientieren. Trainingsvideos mit genau solchen Situationen lassen sich dann nutzen, um dem Spurhalter ebenfalls gewisse Freiheiten einzuräumen, nicht immer stoisch mittig fahren zu müssen. Die KI initiiert somit in vorab definierten Grenzen einen menschenähnlichen Fahrstil.
KI entwickelt einen menschenähnlichen Fahrstil
Die Assistenten lassen sich auf diese Weise immer weiter optimieren, bis die Grenze zum autonomen Fahren erreicht ist. Es bleiben jedoch Assistenten, die permanent überwacht werden müssen, da der Fahrer im Falle eines verschuldeten Unfalls haftet. Beim autonomen Fahren geht die Haftung hingegen auf den Hersteller über, der Fahrer darf die Augen von der Straße nehmen, um etwa auf sein Handy zu blicken. Echtes Autonomes Fahren ist jedoch bis auf wenige Ausnahmen (z. B. beim Drive Pilot von Mercedes) noch nirgendwo auf der Welt im Serieneinsatz. Die Erwartungen an einen schnellen Durchbruch selbstfahrender Autos haben sich nicht erfüllt. Umso erfreulicher, dass immerhin die Assistenten besser werden.
Die Erweiterung der Assistenzfähigkeiten sind auch deshalb möglich, da sich die Fahrzeugelektronik in den letzten Jahren stark verändert hat. Statt bis zu 100 kleine Steuergeräte für jede einzelne Funktion zu verbauen, gehen viele Hersteller auf einige wenige Zentral-Rechner über, die wesentlich leistungsfähiger gebaut sein können, da sie beispielsweise nicht hinter der Windschutzscheibe im Sockel der Frontkamera untergebracht werden müssen.
Zu welchen Leistungen die Systeme fähig sind, zeigt Bosch derzeit am eindrucksvollsten im chinesischen Kompakt-SUV Wave 3 von Chery. Ein zentrler Rechner wertet hier die Bilder von elf Kameras, fünf Radar- und weiteren Ultraschallsensoren aus – alles in Echtzeit während der Fahrt. © auto motor und sport
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