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Connected Cars als datengesteuertes Ökosystem

| Autor/ Redakteur: Daniel Metzger / Jürgen Schreier

Die Möglichkeiten, die ein Connected Car bietet, sind sehr weitreichend. Folglich ist es keineswegs nur ein mit dem Web vernetztes Fahrzeug, sondern ein eigenes datengesteuertes Ökosystem. Wichtige Rollen in diesem Ökosystem spielen Edge Computing, Cloud, Analytics und KI.

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Vernetzte Fahrzeuge können Informationen aus ihrer Umgebung selbst erfassen, darunter die Straßeninfrastruktur, Daten aus anderen Fahrzeugen soweit auch diese vernetzt sind oder sogar von Fußgängern.
Vernetzte Fahrzeuge können Informationen aus ihrer Umgebung selbst erfassen, darunter die Straßeninfrastruktur, Daten aus anderen Fahrzeugen soweit auch diese vernetzt sind oder sogar von Fußgängern.
(Bild: gemeinfrei / Pixabay)

Denkt man an ein vernetztes Auto, denkt man auch an die Welt der Smartphones und Tablets. Komplette Bedienbarkeit, Touch-Displays, vernetzte Technik von morgen. Tatsächlich bietet die Vernetzung eine Menge Verbesserungen sowohl hinsichtlich des Komforts als auch der Sicherheit. Denn Connected Cars lassen sich beispielsweise ferngesteuert sperren, was einen zweiten, skeptischen Gang zur Vergewisserung erspart, ob das Auto denn auch sicher geparkt und verschlossen wurde.

Aber ernsthaft: Die Vorteile liegen auf der Hand. So kann sich das Auto selbst bei seinem Fahrer melden, wenn seine Systeme gewartet werden müssen und im Fall eines Diebstahls seine aktuelle Position bekanntgeben. Auch können Komfortfunktionen wie eine abgestimmte Federung gewählt oder das Fahrwerk dem aktuellen Straßenzustand – entsprechend der vorliegenden Sensordaten – angepasst werden. Die Möglichkeiten, die ein Connected Car bietet, sind sehr weitreichend und kommen in den unterschiedlichsten Gebieten zur Anwendung.

Daniel Metzger ist Regional Vice President Central & Eastern Europe bei Cloudera.
Daniel Metzger ist Regional Vice President Central & Eastern Europe bei Cloudera.
(Bild: SEIDENABEL)

Das Fahrzeug als datengesteuertes Ökosystem

Ein modernes vernetztes Auto sollte man sich nicht nur als ein „Fahrzeug mit Internetanschluss“ vorstellen. Es ist vielmehr ein eigenes datengesteuertes Ökosystem, das Informationen aus seiner Umgebung selbst erfassen kann, darunter die Straßeninfrastruktur, Daten aus anderen Fahrzeugen soweit auch sie vernetzt sind oder sogar Fußgänger. Diese Erfassung der Umgebungszustände dient dazu, nicht nur die aktuelle Sicherheit im Straßenverkehr zu erhöhen, sondern kann auch dazu beitragen, dass gewonnene Erkenntnisse in die künftige Fahrzeugentwicklung beziehungsweise den Straßenbau und die Stadtplanung einfließen können. Möglich wird dies durch die Nutzung von Big Data und Künstlicher Intelligenz (KI), die die anfallenden Datenströme kanalisieren und entsprechend weiterverarbeiten.

In diesem Zusammenhang stößt man oft auf den Begriff „Edge“. Dieser Begriff stammt aus dem Umfeld des Internet of Things (IoT) und bedeutet, dass Daten von IoT-Geräten dort verarbeitet werden, wo sie auch anfallen. Die Ergebnisse dieser Verarbeitung werden dann an einen übergeordneten Rechner übermittelt, was den Bedarf an Datenübertragung minimiert. Das Marktforschungsinstitut IDG prognostiziert, dass bis 2020 die Investitionen in Edge Computing bis zu 18 Prozent der gesamten IoT-Infrastrukturausgaben umfassen werden.

Beim Automobil wäre Edge Computing daher die Verarbeitung aller lokal anfallenden Daten, die während der Fahrt generiert werden, im Fahrzeug selbst. Damit wird eine verzögerungsfreie Echtzeit-Datenanalyse möglich, da durch die Bearbeitung der Daten an ihrer Quelle eine geringere Internet-Bandbreite notwendig wird.

Obwohl Edge Computing neuerdings in aller Munde ist, ist diese Technologie nicht besonders neu. Tatsächlich hat das Content Delivery Network (CDN) von Akamai bereits vor über 25 Jahren Methoden für diese Art von dezentraler Datenverarbeitung entwickelt. Grundsätzlich kann Edge Computing in verschiedensten Feldern zum Einsatz kommen. So hat diese Technologie bereits im Produktionsumfeld, dem Gebäudemanagement oder Offshore-Ölplattformen Eingang gefunden. Diese Lösungen können sowohl stationär als auch mobil genutzt werden, letzteres wäre beim Connected Car der Fall.

Edge Computing wegweisend im Automotive-Sektor

Doch warum ist Edge Computing für das Connected Car so interessant? Während der Fahrt fallen viele Daten an, die von den im Fahrzeug verbauten Sensoren erfasst werden. All diese Daten an einen Rechner in der Cloud zu übertragen ist nicht sinnvoll – die Bandbreite reicht dazu oft nicht aus. Denn intelligente Kraftfahrzeuge verlassen sich bei ihrer Datenübertragung auf das Mobilfunknetz. Manche Informationen sind für die zentrale Weiterverarbeitung auch schlicht nicht relevant.

Beispielsweise bei einem Einparkvorgang, bei dem während des Rückwärtsfahrens Hindernisse erkannt werden, reicht es vollkommen aus, dies lokal – also im Fahrzeug – zu bearbeiten und etwa einen Bremsvorgang zu initiieren. Anders sieht es aus, wenn Daten ausgetauscht werden, die übergeordnete Prozesse wie eine Steuerung des Verkehrsstroms ermöglichen. Hier mögen die Einzeldaten, die die Sensoren erhoben haben, weniger interessant sein. Doch ist es für eine Leitstelle hilfreich, beispielsweise Position, Geschwindigkeit, Abstand zum voranfahrenden Fahrzeug und Umgebungstemperatur zu erfassen, um die Straßenbeschilderung entsprechend zu schalten.

Auch andere Fahrzeuge können aus den gesammelten Daten eines Verkehrsteilnehmers Schlüsse für ihre eigene Fahrt ziehen. So können prädiktive Analysen einem autonomen Fahrzeug zu bestimmen helfen, wann es anhalten oder was es umfahren soll, je nachdem, was seinen Weg kreuzen könnte. Hier bietet sich Edge Computing auch als ein Modul innerhalb eines KI-Systems an. Mittels der dezentral erhobenen Daten können KI-Modelle auf Basis von Machine Learning selbstständig weiterentwickeln.

Nicht zuletzt können die erhobenen Daten aber auch in die Fahrzeugentwicklung einfließen. So partizipiert jeder Fahrer eines weiteren produzierten Smart Cars von den Erfahrungen anderer Nutzer. Die Nutzung von Edge Computing in Connected Cars hat allerdings auch einen weiteren Vorteil. Neben der Einsparung der Bandbreite können entsprechende Lösungen auch autonom agieren. Fällt die Netzwerkverbindung aus, können die wichtigsten Funktionen auch komplett offline erfüllt werden.

Weichenstellungen

Natürlich ist die Basis für eine sinnvolle Implementierung von Edge Computing eine Lösung, die mit der Masse an Daten richtig umgehen und sie sinnvoll analysieren kann. Ohne Big-Data-Werkzeuge sind die Informationen, die während der Fahrt gesammelt, verarbeitet und anonymisiert an Hersteller, Kommunen oder Andere gesendet werden, nicht auswertbar. Besonders auf die Leistungsfähigkeit sollten IT-Entscheider achten, denn bei den anfallenden Daten handelt es sich um Echtzeit-Datenstreaming in hoher Menge. Sich mit dieser Materie eingehend auseinanderzusetzen, lohnt sich aber in jedem Fall. Denn die Auswertung der Massendaten bietet Unternehmen und Organisationen einen Mehrwert, der ihnen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil eröffnen könnte.

* Der Beitrag erschien zuerst auf unserem Partner-Portal Bandbreite.io

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