Auf der Hannover Messe wird derzeit eine innovative KI-gestützte Wahrnehmungssoftware für autonome Roboter vorgestellt. Diese Software, die von Qais Yousef und Professor Pu Li, dem Leiter des Fachgebiets Prozessoptimierung, entwickelt wurde, arbeitet als zentrales Wahrnehmungs- und Steuerungssystem. Sie erfasst präzise die Verkehrssituation und die Umgebung der Roboter und ermöglicht sowohl proaktives als auch reaktives Verhalten. Besonders bemerkenswert ist, dass die Software nicht nur die Bewegungen von Fußgängern analysiert, sondern auch deren Gesichtsausdrücke, was eine Vorhersage von deren Absichten ermöglicht. Dadurch können Roboter ihre Routen frühzeitig ändern, ohne abrupt bremsen zu müssen. Außerdem erkennt die Software ihre Umgebung, was Gehwegbeschaffenheit, Wetter und Lichtverhältnisse umfasst, durch den Einsatz einer 2D-Kamera. Sie kann sogar mit Ampeln kommunizieren und bewertet die Sicherheit ihrer Prognosen für die Künstliche Intelligenz (KI). Diese Technologien finden Anwendung in zahlreichen Bereichen wie bei Lieferrobotern, Gehwegreinigungsrobotern und Assistenzrobotern für sehbehinderte Menschen. Dies berichtet die TU Ilmenau.
Zusätzlich stellt die TU Ilmenau innovative Lösungen für energieeffiziente private Mobilfunknetze, auch Campusnetze genannt, vor. Diese Netze sind spezifisch auf die Bedürfnisse einzelner Nutzer ausgelegt und unterstützen den zukünftigen Mobilfunkstandard 6G. Ein Team unter der Leitung von Professor Andreas Mitschele-Thiel hat ein 5G+-Campusnetz als Forschungsplattform für autonome Systeme und industrielle Automatisierung konzipiert. Die intelligenten Netzwerktechnologien ermöglichen eine automatisierte Netzsteuerung durch Intent-Based Networking, wobei Netzbetreiber Anforderungen in natürlicher Sprache formulieren können, die das System dann automatisch umsetzt. Zudem fördert das offene Funkzugangsnetz O-RAN herstellerunabhängige Netzarchitekturen und die Integration neuer Mobilfunktechnologien. Die Softwareanwendung zur Optimierung des Energieverbrauchs in den Netzen ermöglicht einen energieeffizienten Betrieb. Auch hier kommen KI und Machine Learning zur Analyse und Steuerung des Netzbetriebs in Echtzeit zum Einsatz.
Herausforderungen und Lösungen im autonomen Fahren
Obwohl KI in autonomen Fahrzeugen viele Vorteile bieten kann, gibt es erhebliche Herausforderungen, die es zu begegnen gilt. Verena, 39 Jahre alt, plant, ein intelligentes Auto für den Familienalltag zu nutzen. Bei einer zehnstündigen Reise bemerkte sie, dass das Auto auf einer Landstraße über das Tempolimit von 60 km/h beschleunigte. Der Vorfall führte zu erheblichen Bedenken ihrer Sicherheit und der Zuverlässigkeit des Systems. Dies wirft wichtige Fragen auf: Wie können Künstliche Intelligenzen in Fahrzeugen so gestaltet werden, dass sie sicher, erklärbar und benutzerfreundlich sind? Diese Fragestellungen werden unter anderem vom Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) adressiert, das technische Richtlinien und Standards zur Gewährleistung einer sicheren KI entwickelt.
Künstliche Intelligenz in autonomen Fahrzeugen verarbeitet Daten in Echtzeit, dies umfasst Straßenverlauf, Verkehrsschilder und Bewegungen anderer Verkehrsteilnehmer. Um jedoch korrekt zu funktionieren, müssen KI-Systeme gründlich trainiert werden. Ein Testlauf von US-Wissenschaftlern im Jahr 2018 illustrierte, dass ein KI-System ein Stoppschild aufgrund eines missverständlichen Zettels falsch interpretierte. Die Entscheidungen der KI-Systeme sind oft schwer nachvollziehbar, was zu Sicherheitsproblemen führen kann. Daher ist es unerlässlich, dass KI-Systeme überprüfbar werden und technische Maßnahmen zur Abwehr von Angriffen und zur Vermeidung von Fehlfunktionen implementiert werden. Die Notwendigkeit für solche Maßnahmen wird auch von der BSI vorangetrieben.
Der Kontext der Technologie im Straßenverkehr
In Deutschland dürfen fahrerlose Autos, Busse und Lkw seit dem vergangenen Jahr am öffentlichen Straßenverkehr auf festgelegten Strecken teilnehmen. Diese Fahrzeuge nutzen Künstliche Intelligenz, um schneller und umweltfreundlicher ans Ziel zu gelangen. Trotz der positiven Einstellung gegenüber dieser Technologie bleiben Bedenken hinsichtlich möglicher Fehler autonomer Fahrzeuge bestehen. Wichtige Fragen über das Design und die Anforderungen der KI-Systeme wurden bereits im Rahmen des Tagesspiegel Future Mobility Summit von der Arbeitsgruppe Mobilität und intelligente Verkehrssysteme der Plattform Lernende Systeme erörtert. Die Diskussion konzentriert sich auf technische, rechtliche und ethische Anforderungen an KI-Systeme in der Mobilität. Die Plattform Lernende Systeme hebt hervor, dass die Gestaltung vertrauenswürdiger autonomer Fahrzeuge essenziell für deren Akzeptanz ist.