Deep Learning Die Wahrheit über autonomes Fahren

Die technischen Voraussetzungen sind vorhanden, doch bis die Robo-Autos Realität sind, muss die Software fehlerfrei funktionieren: Das Anlernen das Computers erfordert viel Geduld und Spucke.

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Rückblende: Wir waren mit dem Audi A7 auf der A9 zwischen Ingolstadt und Nürnberg unterwegs; ein paar Kilometer weiter südlich mit einem silbernen 5er BMW. Der Reiseverkehr stellte den Autopiloten auf harte Nagelproben. Prompt verwirrten auf Stoßstangen aufgeklebte Geschwindigkeitsbegrenzungen, die Markierungslinien einer Autobahnausfahrt und die Wildwest-Fahrweise der anderen Verkehrsteilnehmer das System und der Mensch musste eingreifen. Doch diese Fehler sind weder alarmierend noch außergewöhnlich, sie sind Teil des langen Lernprozesses der Maschinen bis zum perfekten Autofahrer.

„Deep Learning“ heißt das im Computer-Deutsch. Dieses Konzept ist dem menschlichen Gehirn nachempfunden: Die Eltern erklären dem Sprössling auf die Frage „Was ist das“, welches Objekt da gerade zu sehen ist - angefangen vom Elefanten bis zum Polizeiauto. Das Gleiche passiert mit den Super-Computern, die lernen, Pixelhaufen zu Bildern zusammenzusetzen. „Wenn wir Grafikprozessoren weiterentwickeln, dann machen wir aus dreidimensionalen Bildern zweidimensionale. Beim autonomen Fahren ist es genau umgekehrt“, sagt Danny Shapiro Automotive-Chef des amerikanischen Grafik-Spezialisten Nvidia.

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Die Hardware für das autonome Fahren ist vorhanden: Kameras plus Radarsensoren sind die Augen des Autos. Die Frage ist nur, wie aus den Daten, die diese Sensoren sammeln, Fahrzeuge und schließlich Menschen werden. Zum Beispiel scannt die Kamera hinter der Frontscheibe den freien Bereich vor dem Auto und sobald ein anderes Objekt in diese Fläche eindringt, soll es eindeutig zugeordnet werden. „Free Space Calculation“, heißt das in der Fachsprache.

Wenn also eine Pkw-Tür aufgeht, muss der Computer das blitzschnell erkennen und dementsprechend reagieren, etwa die Geschwindigkeit reduzieren oder zumindest die Verzögerung und das Ausweichmanöver vorbereiten, weil ein Mensch gleich auf die Straße treten könnte. Also alles das, was ein erfahrener Autofahrer intuitiv macht und in als „vorausschauendes Fahren“ bezeichnet wird.

Dies alles muss dem Auto-Piloten wie einem Kind oder einem Fahrschüler beigebracht und in die Software integriert werden. „Wenn ein Reh nie programmiert wurde, erkennt es der Computer nicht“, erklärt Danny Shapiro das Prozedere. Dass es eine immense Arbeit ist, diese ganzen Szenarios durchzuspielen, dürfte klar sein. Deswegen dauert es noch rund zehn Jahre bis das autonome Fahren Level fünf - also überall - Realität sein wird.

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