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Autonomes Fahren – Künstliche Intelligenz kennzeichnet Objekte auf Bilddaten

| Redakteur: Hendrik Härter

Damit ein Algorithmus für autonomes Fahren trainieren kann, müssen eine Unmenge an Bild- und Videodaten ausgewertet werden. Hier hilft eine Künstliche Intelligenz, um Objekte zu kennzeichnen.
Damit ein Algorithmus für autonomes Fahren trainieren kann, müssen eine Unmenge an Bild- und Videodaten ausgewertet werden. Hier hilft eine Künstliche Intelligenz, um Objekte zu kennzeichnen. (Bild: Bosch)

Eine Künstliche Intelligenz hilft dabei, Objekte auf Bild- und Videodaten zu kennzeichnen. Mit den markierten Daten wird ein Algorithmus trainiert, der in einem selbstständig fahrenden Auto zum Einsatz kommt.

Ein selbstständig fahrendes Auto muss seine Umgebung realitätsgetreu wahrnehmen. Hier helfen Algorithmen und diese lernen an einer Vielzahl von Bild- und Videodaten. „Ein Algorithmus lernt anhand von Beispielen. Je mehr Beispiele es gibt, umso effektiver lernt der Algorithmus“, fasst es der Informatiker Philip Kessler zusammen. Er und sein Mitgründer Marc Mengler haben ein Start-up mit dem Namen understand.ai gegründet. Understand, also verstehen. Das muss der Algorithmus, wenn er aus einer großen Menge an Bild- und Videodaten trainiert wird. Die Objekte auf den Bildern werden bisher von Menschen in Handarbeit gekennzeichnet. Die Schattenseite: „Firmen wie Tesla beschäftigen dazu tausende Arbeiter in Nigeria oder Indien, das Verfahren ist mühsam und zeitaufwendig. Wir bei understand.ai setzen auf Künstliche Intelligenz. Damit lassen sich Objekte zehnmal schneller und präziser kennzeichnen“, erklärt Kessler.

Obwohl der Prozess der Bildbearbeitung großteils hochautomatisiert sei, übernehme der Mensch am Schluss die Qualitätskontrolle. Die Kombination von Technik und menschlicher Sorgfalt sei insbesondere bei sicherheitskritischen Themen wie dem autonomen Fahren wichtig, betont der Gründer von understand.ai. Die auch Annotationen genannten Markierungen in den Bild- und Videodarstellungen müssen pixelgenau mit der realen Umgebung übereinstimmen. Je besser die Qualität der bearbeiteten Bilddaten, desto besser der Algorithmus, der damit trainiert.

Künftig auch medizinische Bilddaten

„Da man nicht für alle Situationen, wie bei einem Unfall, Trainingsbilder bereitstellen kann, bieten wir neuerdings auch aus Realdaten erarbeitete Simulationen an“, erzählt Kessler. Obwohl es sich in der Startphase auf das Thema autonomes Fahren fokussiert, plant sein Unternehmen künftig auch das Bearbeiten von Bilddaten, mit deren Hilfe Algorithmen die Tumorerkennung oder die Auswertung von Luftbildern trainieren. Führende Automobilhersteller und -zulieferer in Deutschland und den USA gehören zu den Kunden des 2017 von Kessler gemeinsam mit Marc Mengler gegründeten Start-ups. Neben seinem Hauptsitz Karlsruhe ist das junge Unternehmen mit seinen insgesamt mehr als 50 Mitarbeitern in Berlin und San Francisco tätig. 2018 erhielt es von einer Runde privater Investoren eine Anschubfinanzierung in Höhe von 2,8 Mio. US-$.

Kessler stammt aus Braunschweig und begann 2012 sein Informatikstudium am KIT. Dort entdeckte er sein Interesse am Thema Künstliche Intelligenz und autonomes Fahren beim Entwickeln eines autonomen Modellfahrzeugs in der Hochschulgruppe KITCar. „Nirgends lernt man in kürzester Zeit mehr als in einem Start-up und das Interesse großer Firmen, mit Start-ups zusammenzuarbeiten hat in jüngster Zeit deutlich zugenommen“, stellt der 26 Jahre alte Gründer fest. Die erste Welle der Künstlichen Intelligenz, in der sie vorwiegend für Unterhaltungsgeräte und Endverbraucher-Produkte genutzt wurde, habe Deutschland verschlafen. „In der zweiten Welle, in der Künstliche Intelligenz in Industrie und Technik angewandt wird, kann Deutschland sein Potenzial nutzen“, ist Kessler überzeugt.

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