Nvidia-Auto guckt sich einfach beim Menschen ab, wie man fährt

Auto, Autobahn, fahrt Bildquelle: nachhaltigmobil.de
Die Entwickler bei Nvidia haben demonstriert, welche Potenziale sich durch eine Kombination ihrer Grafikchips und Deep Learning-Technologien für autonome Fahrzeuge ergeben. Auf diesem Weg wird es möglich, dass ein Auto sich das Fahren faktisch selbst beibringt.
Deep Learning war zuletzt der große Durchbruch im Bereich der Forschung an Künstlicher Intelligenz. Denn hier konnten nun selbstlernende Algorithmen zum Einsatz gebracht werden, die wesentlich effizienter zu guten Ergebnissen führten, als die bisherigen Ansätze, bei denen die Entwickler selbst höchst komplexe Regeln implementieren mussten. Grundsätzlich bekannt sind die die neuen Algorithmen in der theoretischen Informatik schon länger, doch stehen erst seit einiger Zeit Rechner zur Verfügung, die ausreichend Leistung bereitstellen können.

Nvidia setzte sie jetzt in dem selbstfahrenden Auto DAVE2 ein. Benannt ist dieses nach einem Forschungsprojekt der DARPA, in dem seit gut zehn Jahren an autonomen Fahrzeugen gearbeitet wird. Das System bestand im Wesentlichen aus einem Auto, einem Kamera-System und einem Bordrechner mit Nvidia-Prozessoren.

Selbstfahrendes Auto von GoogleSelbstfahrendes Auto von GoogleSelbstfahrendes Auto von GoogleSelbstfahrendes Auto von Google

Anders als bei vergleichbaren Projekten wurden die Autos hier keine Informationen übergeben, in welcher Umgebung sie sich wie fortbewegen können. Statt dessen setzten die Nvidia-Entwickler komplett auf die Fähigkeiten der neuronalen Netze in den Deep Learning-Anwendungen. Diese haben bereits in anderen Bereichen beispielsweise ihre überragenden Fähigkeiten in der Bildanalyse gezeigt. Das konnte hier genutzt werden, dass das Auto durch Beobachtung selbst lernte, was eine Straße von anderen Oberflächen in der Umgebung unterscheidet und wo entsprechend der Weg gesucht werden muss.

Auch diverse andere Feinheiten, die ein autonomes Fahrzeug benötigt, um im Straßenverkehr zurechtzukommen, lernte das Auto schlicht durch Beobachtung. Dafür fütterten die Entwickler es mit lediglich 72 Stunden Beispielmaterial, in denen das Deep Learning-System die Nutzung eines Autos durch einen menschlichen Fahrer beobachten konnte. Die gesamten Ergebnisse ihres Forschungsprojekts haben die Nvidia-Mitarbeiter in Form eines wissenschaftlichen Papers öffentlich gemacht.

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