General Motors (GM) hat einen neuen Ansatz entwickelt, um die Herausforderungen des autonomen Fahrens zu bewältigen. Dabei kommt fortschrittliche KI-Technologie zum Einsatz, mit der autonome Systeme in einem Tempo und Umfang trainiert werden können, die in der realen Welt nicht möglich sind.
GM setzt auf skalierbare KI für autonomes Fahren mit Hochgeschwindigkeitssimulation
GM konzentriert sich darauf, das sogenannte „Long-Tail“-Problem im autonomen Fahren zu lösen, bei dem seltene und unerwartete Ereignisse die Sicherheit beeinträchtigen können. Um dies zu erreichen, kombiniert das Unternehmen große Simulationsumgebungen, Verstärkungslernen und Modelle, die auf Vision-Sprache-Handlung (VLA) basieren. So können die Systeme in Szenarien trainiert werden, die von unerwarteten Hindernissen bis zu komplexen Verkehrssituationen reichen.
Durch den Einsatz von VLA-Modellen können GMs Fahrzeuge Handzeichen von Polizisten erkennen und interpretieren oder verstehen, wie eine „Ladezone“ aussieht. Zusätzlich entwickelt GM ein Hybridmodell namens „Dual Frequency VLA“, das hochfrequente Entscheidungen mit tiefem semantischem Verständnis kombiniert. Dadurch können die Fahrzeuge schnell auf Gefahren reagieren und gleichzeitig komplexe Verkehrssituationen erfassen. GM führt täglich Millionen simulierte Fahrten durch, was zehntausenden menschlichen Fahrstunden entspricht, um die Systeme gegen gefährliche Szenarien zu testen, die in der realen Welt nur schwer nachzustellen sind.
Lokale Bedeutung für den deutschen Markt
GMs Ansatz zur skalierbaren KI im autonomen Fahren bietet auch deutschen Entwicklern und Unternehmen wertvolle Werkzeuge, um die Sicherheit autonomer Systeme zu verbessern. Durch Hochgeschwindigkeitssimulationen können deutsche Firmen KI-Lösungen effizienter testen und validieren, was die Entwicklung autonomer Fahrzeuge in Deutschland beschleunigen könnte. Dies ist besonders relevant für die Weiterentwicklung der deutschen Verkehrsinfrastruktur und die Förderung innovativer Mobilitätslösungen.
Quelle: IEEE Spectrum
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