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Risiken überall
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Er-Fahren macht klug

25. Juli 2022

Das „Interdisziplinäre Zentrum Machine Learning and Data Analytics“ der Uni Wuppertal – Teil 2: Lokale Initiativen

Erik Freier, Geschäftsführer des Zentrums, fasst das Verhältnis von Sicherheit und KI so: „Wir verfolgen neben dem Bestreben, Künstliche Intelligenz ,sicherer' zu machen, auch gezielt die Erforschung der Unsicherheiten bzw. der Bewertung der Verlässlichkeit. Somit können wir herausfinden, in welchen Situationen, unter welchen Umständen oder welchen Objekten die KI besonders zuverlässig in ihrer Erkennung ist und wo diese, trotz vielleicht korrekter Erkennung, noch verbessert werden kann.

Im Sinne besagter Interdisziplinarität spielen diverse Lehrstühle mit ihrer Expertise hinein und bilden so in Summe die Kompetenz des Zentrums – unter anderem Elektrotechnik, Angewandte Mathematik und Risikoanalytik. Angesiedelt ist es auf dem kleinen Campus Freudenberg. Transfer ist erklärtermaßen eine der zwei tragenden Säulen, neben der Forschung. Laut Selbstbeschreibung wird bei dieser Verbindung mit Industrie und Wirtschaft „einschlägiges Know-how aus Wissenschaft und Praxis zusammengebracht, um KI-Innovationen aus der Region heraus zu generieren“. Es geht also vielfach um Anwendungsfragen, und dies in so unterschiedlichen Gebieten wie Produktionsplanung, Hochwasserschutz, Verkehrserfassung, Schadensbewertung.

Vom Hochwasserschutz bis zur Verkehrserfassung

Ein aktuelles Projekt veranschaulicht, wie das Lernen bei Maschinen funktioniert – genauer: wie KI am Zentrum darin gelehrt wird, beim autonomen Fahren risikosensibler zu sein. Unter dem Titel „A-Eye: Fahren mit den Augen der KI“ untersuchen das die Professoren Hanno Gottschalk und Stefan Bracke. Es geht um die Fähigkeit künstlicher Fahrzeugsteuerung, im Straßenverkehr auf Unvorhersehbares zu reagieren. Der Befund der Maschine wird dabei abgeglichen mit denjenigen, den in derselben Situation Menschen treffen: „Der eine menschliche Fahrer trifft seine Fahrentscheidungen auf Basis der Erkennung durch die KI, und der zweite menschliche Fahrer kontrolliert diese Entscheidung auf Basis der tatsächlichen Bilddaten. So können wir direkt Rückschlüsse darauf ziehen, an welchen Punkten die KI-basierte Erkennung noch verbessert werden kann.“

Damit das aussagekräftig wird, braucht es nicht zuletzt eine möglichst große Zahl verschiedener Szenarien, die der KI vorgelegt werden und sozusagen ihren Blick schärfen. Das Projekt will möglichst viele davon generieren – eine Unmenge an nicht realen, aber realistischen Straßensituationen. Die Konstruktion bringt also die Maschine zum Büffeln, doch all die erzeugten Bilder haben noch eine weitere Funktion: „Gleichzeitig kann dieser Aufbau auch als Demonstrator oder Simulator genutzt werden“, erklärt Freier, „um Interessenten zu zeigen, wie eine KI die Welt interpretiert, gewissermaßen sieht, und auf welcher Basis dann eine weitere KI Fahrentscheidungen treffen müsste.“

Kommt das autonome Fahren?

Mangel an Interessenten sind kaum zu befürchten, gilt doch autonomes Fahren als Zukuftstechnik. Bislang setzt man zumindest in Deutschland allerdings meist lediglich auf assistierende KI auf den Straßen, nicht ersetzende. Was sich freilich ändern kann – Freier will da nichts ausschließen: „Wie dies deutlich später mit vollständig autonomen Fahrzeugen aussieht, ist derzeit schwer abzuschätzen, beispielsweise ob die Nutzer dann noch selbst fahren wollen oder können. Wahrscheinlich spielt dabei die generelle Entwicklung unsere Mobilität auch eine große Rolle.“


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it-berufe.de/themen/robotik | Der Arbeitgeberverband Gesamtmetall informiert kompakt über Ausbildungs- und Berufswege in der Robotik.
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Martin Hagemeyer

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