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Bildquelle: ©recogni.com

Autonomes Verfahren
KI macht Entwicklungssprünge möglich

Das Auto gleitet wie ferngesteuert über den Asphalt. Der Fahrer hat seine Hände jedoch nicht am Lenkrad, sondern er schreibt seelenruhig eine SMS. Dann telefoniert er zehn Minuten, sieht sich mehrere Youtube-Videos an und isst im Anschluss eine Pizza. Etwa so sieht die Vision vom autonomen Fahren aus, die fast so alt ist wie das Auto selbst. Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, dass diese Vision bald massentauglich wird. Denn die Automobilindustrie macht immer mehr Fortschritte auf dem Weg zu autonomen Fahrzeugen – wie etwa das amerikanisch-deutsche Startup Recogni Inc., das eine bildverarbeitende KI-Technologie für autonome Fahrzeuge entwickelt. Die Firma gab am Donnerstag den Abschluss einer Serie-A-Finanzierungsrunde in Höhe von 25 Mio. US-Dollar bekannt.

Das neue Kapital soll zur Entwicklung des bis dato leistungsfähigsten Inferenzsystems genutzt werden. Dieses fusioniere Videodaten mit Radar-/Lidar-Daten. Das 2017 gegründete Unternehmen mit Hauptsitz in San Jose, Kalifornien, und einer Niederlassung in München, hat sich eigenen Angaben zufolge zum Ziel gesetzt, die KI-basierte Sensordatenverarbeitung für autonome Fahrzeuge der Stufe 2+ zu revolutionieren. Mit seinem neuen visuellen Erkennungssystem löse Recogni das sogenannte Endpunkt-Inferenzproblem autonomer Fahrzeuge und ermögliche so den Wechsel hin zur vollen Autonomie der Stufen 3, 4 und 5.

Damit autonome Fahrzeuge funktionieren, sind der Firma zufolge vernetzte Computer erforderlich, die die Fahrzeuge mit geringer Leistungsaufnahme effizient steuern. Heutige Testsysteme verbrauchten insgesamt noch viele Kilowatt. Zwar würden diese KI-Systeme offline angelernt, müssten aber später im Fahrzeug die Sensordaten in Echtzeit verarbeiten. Autonome Fahrzeuge hätten heute das Limit der Verarbeitungseffizienz ihrer Prozessoren erreicht und bewältigten daher noch nicht die Anforderungen des autonomen Fahrens ab Level 3 aufwärts in den gegebenen Rahmenbedingungen. Recogni fokussiere sich auf die Entwicklung von KI-Prozessoren mit niedrigem Energieverbrauch für so genanntes Edge-Computing, um auf diese Weise selbstfahrende Autos Realität werden zu lassen. (ud)

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