KI SCHAFFT PLATZ FÜRS INTELLIGENTE AUTO ZUKUNFTSMOBIL Text: Andreas Burkert I Bilder: Andreas Burkert Systeme der künstlichen Intelligenz werden in wenigen Jahren die Mobilität in Großstädten nachhaltig ändern. Eine erste Anwendung ist das Finden freier Parkplätze. Klingt einfach, ist aber nur mit Deep Learning zu bewältigen. Die Erfolge sind „fantastisch“. Endlich Platz fürs intelligente Automobil. 098 TECHNIK
Reden Entwickler über die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz im Automobil, kommen sie ins Schwärmen. Die Aussichten, das vernetzte Automobil als Teil einer lukrativen Wissensdatenbank wie auch als fahrende Geldbörse zu nutzen, rechtfertigen die extrem hohen Investitionen in das Erforschen selbstlernender Systeme. Form, Farbe und Motorleistung eines Automobils sind dann schnell passé. Vielmehr sind unter anderem Services Treiber, die sich dank „Micropayment“ via „Blockchain“ finanzieren. Aber auch Automobile als Datenlieferanten sind die Zukunft – auch um etwa einen freien Parkplatz zu melden. Das ist im Übrigen ein ganz reales Problem. Experten mahnen, dass es dem Automobil künftig schlicht an freien Parkplätzen fehlen wird. Selbst der Vorsitzende der Geschäftsführung bei Bosch, Dr. Volkmar Denner, sieht darin eine Herausforderung für die Mobilität der Zukunft. „Das Finden eines freien Stellplatzes hat oberste Priorität“, erklärte Denner vor Monaten anlässlich der vierten Konferenz Bosch Connected World. Der Bosch-Chef weiß um die Herausforderung, nicht jeden freien Platz am Straßenrand als Parkplatz zu kennzeichnen. Er hofft aber, dass alle künftig an die Bosch Automotive Cloud Suite gemeldet werden. Und nun kommen Systeme der künstlichen Intelligenz ins Spiel. Eine freie Stelle „könnte auch eine Hofeinfahrt sein“, merkt Denner an. Augenscheinlich ein profanes Vorhaben. Gelingt es allerdings, das Automobil als „intelligenten mobilen Datensensor“ auf die Straße zu bringen, werden sich vielfältige Chancen für die Automobilbranche ergeben. Eine erste technische Umsetzung haben die Wissenschaftler der Technischen Universität München (TUM) und TUMCreate parat. Es ist eine Plattform zur Verbesserung des öffentlichen und individuellen Straßenverkehrs mit der vor dem Fahrtantritt die Verfügbarkeit von Parkplätzen am Zielort vorhergesagt werden kann. Die Ergebnisse solcher Deep Learning-Systeme sind in dem Fall beachtlich. So lassen sich zum einen dank der Forschung am „Automated Valet Parking“ auf derselben Fläche bis zu 65 Prozent mehr Fahrzeuge unterbringen, so Bosch. Das Kombinieren von maschinellem Lernen, dem Vernetzen von Sensoren mit der Welt des Internets der Dinge und dem geschickten Data Mining schafft demnach genügend Platz für das intelligente Automobil. Zum anderen aber werden die Erkenntnisse aus dem Smart-City-Projekt Connected Parking auch auf andere Anwendungen projiziert. Dazu zählt das automatische Interpretieren der von Sensoren erfassten Objekte und Situationen. Dass an dieser Stelle das eigentliche Problem sichtbar wird, verschweigt auch nicht Bosch- Chef Denner. 099
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