Datenspeicherung

Automation im Straßenverkehr

Von Christian Raum · 2019

Niemand kann sich ein langsam denkendes Autos leisten. Deshalb arbeiten die Hersteller daran, die Fahrzeuge mit künstlicher Intelligenz immer schlauer, schneller und sicherer zu machen. Das Fundament für Softwaretrainings und Softwareentwicklung sind neue Speichertechnologien und neue Analysesysteme mit „Internet of Things“-Technologie – die sogenannten „Data Lakes“.

Autos mit angedeuteten Sensoren auf der Autobahn
Foto: iStock/Karneg

Internet-Videos und Fernsehen zeigen uns merkwürdige neue Bilder von den Straßen in Kalifornien und San Francisco: Internetkonzerne lassen „Connected Cars“ durch den Verkehr rollen. Charakteristisch sind die großen Kameras, die auf den Dächern der Autos montiert sind. Aber anders als von vielen Zuschauern gedacht, fahren die allermeisten dieser Fahrzeuge gar nicht autonom. Tatsächlich sammeln sie Daten und Videos für das Training der Künstlichen-Intelligenz-Systeme. Denn autonomes Fahren ist das nächste große Ding in der Automotive Industry – die Connected Cars auf den US-amerikanischen Straßen stehen für eine Methode, wie die Webanbieter ihren Computern das sichere Autofahren lehren. 

Herkömmliche Datenspeicher sind unnütz

Alles beginnt damit, dass Fahrer ihre Autos kreuz und quer herumsteuern und Daten sammeln – eben mit den 360-Grad-Videokameras auf dem Dach. Aber auch mit dem Radar, dem „Lidargerät“, das unsichtbar hinter dem Kühlergrill eingebaut ist. Und mit den unzählig vielen Sensoren, die überall im Auto verteilt sind. 

Der Fachbegriff ist „Sensorfusion“ – ein Fahrzeug generiert rund vier Terabyte dieser Sensorendaten pro Tag. Die monatliche oder gar jährliche Datenmenge einer Webkonzern-Fahrzeugflotte ist für die Maßstäbe eines herkömmlichen Autohersteller astronomisch. Die Herausforderung ist es, anschließend Regeln, Abläufe und Sicherheit aus Informationsmassen zu generieren, die mit den bisher bekannten IT-Systemen bestenfalls nicht beherrschbar sind.

Benötigt werden Speichersysteme und Programme, die alles vorherige weit in den Schatten stellen; dieses Repository nennen die Anbieter „Data Lake“. Speicher und IT-Werkzeuge sind speziell so designt, dass Massen von Informationen auswertbar werden. Data Scientists und Experten für künstliche Intelligenz trainieren dann auf Grundlage dieser Daten und mithilfe von Machine-Learning-Anwendungen die smarten Systeme für ihre Fahrzeuge. Für viele Experten ist klar – nur das Zusammenspiel von Data Lake, Analysewerkzeugen und Machine Learning kann die Grundlage sein, auf der sichere, autonome Fahrzeuge entwickelt werden.

IT-Sicherheit ist der Schlüssel zum Erfolg

Entscheidend ist zu verstehen: Dies sind die Daten für das Training der Modelle. Aus ihnen lernen die KI-Systeme, wie ein Auto in einer Situation reagieren muss. Denn in Zukunft werden die künstlichen Intelligenzen „ihr“ jeweiliges Autos alleinverantwortlich durch die Straßen steuern. Bis dahin müssen sie die Bedeutung von Straßenschäden verstehen, Ampeln, Gebäude, Parkplätze, Fußgänger kennen lernen und deren Verhalten einschätzen. 

Menschen wachsen mit den Grundregeln des Verkehrs rund 18 Jahre auf, bevor sie ein Auto lenken dürfen. Die Autos selbst haben keine Minute Zeit, diese Dinge zu lernen: Wenn ein Fahrzeug das erste Mal vom Hof des Händlers rollt, müssen in dessen digitalem Gehirn alle Abläufe und Bilder auf den Punkt präsent und in Millisekunden abrufbar sein. Hieran arbeiten die Webkonzerne, denn es ist keine Frage: Deren IT-Sicherheit ist der Schlüssel für den Erfolg beim autonomen Fahren.

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