So trainiert man ein Fahrzeug.

Autonome Fahrzeuge werden bald zum normalen Straßenbild gehören. Analog zum Automationsgrad der Fahrzeuge, der von Spurhalte- und Notbremsassistenten bis zu wirklichen Selbstfahrfunktionen reicht, müssen die Fahrzeuge immer „smarter“ werden, weshalb auch das Training immer ausgeklügelter sein muss. An diesem Punkt kommen Unternehmen wie Annotell ins Spiel. 

„Wir arbeiten mit Teams für maschinelles Lernen in der Automobilindustrie zusammen“, so Oscar Petersson, CEO von Annotell, einem Hightech-Startup-Unternehmen und einer der Partner von Volvo, die in CampX präsent sind.

Autonome Fahrzeuge brauchen künstliche Intelligenz (KI) oder maschinelles Lernen. Dies wiederum erfordert zwei Dinge: einen Algorithmus für maschinelles Lernen sowie Trainingsdaten.

Wenn Sie der KI beibringen, wie sie die Umgebung analysieren und auf das reagieren soll, was sie wahrnimmt, geben Sie ihr viele Beispiele. Volvo nimmt eine riesige Menge von Bildern der Fahrsituation. Die Bilder müssen anschließend kommentiert werden. Mit anderen Worten: Der KI muss beschrieben werden, was auf den Bildern zu sehen ist.

An diesem Punkt kommen wir ins Spiel. Jedes Pixel steht für Informationen, und wir verfügen über Web-basierte Tools zum Kommentieren oder Klassifizieren dieser Informationen. Wenn das Material mit Anmerkungen versehen ist, sprechen wir von Trainingsdaten, und damit können unsere Kunden ihre Algorithmen trainieren.

Das klingt möglicherweise viel einfacher, als es ist. In Wirklichkeit ist das Ganze sehr komplex. Die Anforderungen an Trainingsdaten werden immer größer, und der Zugang zu hochwertigen Trainingsdaten ist ein Engpass in der Automobilindustrie.

Noch komplizierter wird es dadurch, dass jeder Mensch Verkehrssituationen anders deutet. Ab wann liegt zum Beispiel so viel Schnee auf der Straße, dass sie nicht mehr befahrbar ist? Welches Pixel des Bilds markiert das Ende der Straße und den Anfang des Straßenrands?

„Die Welt ist komplex, und wir Menschen interpretieren die Welt auf sehr unterschiedliche Weise. Wir möchten unsere Kunden dabei unterstützen, sich auf eine Deutung der Welt zu einigen, und diese Einigung dann auf ihre Algorithmen übertragen, indem wir große Mengen konsistenter Trainingsdaten generieren“, sagt Oscar Petersson.

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