Machine LearningKünstliche Intelligenz - aller Anfang ist schwer

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Paketautos ohne Fahrer

Ein anderes Unternehmen, das auf den ersten Blick kaum jemand mit KI in Verbindung bringen würde, ist die Deutsche Post. An einem regnerischen Oktobertag stellen deren Mitarbeiter in München etwas vor, was aus jeder Paketzustellung ein Hightech-Ereignis machen könnte. Auf einem abgesteckten Parcours fährt ein Postauto mit Fahrer los und hält an einer Packstation. Der Zusteller steigt aus, liefert ein Paket ab und geht zur anderen Seite des Parcours. Währenddessen zuckelt das Auto los, völlig allein. Es fährt vorwärts, biegt rechts ab und hält auf der gegenüberliegenden Seite an. Dort holt es den Fahrer wieder ab – der in einer realen Umgebung eine enge Wohnsiedlung hätte durchqueren können, um weitere Pakete abzuliefern.

In einem kleinen Zelt am Rande des Parcours kann man auf einem Monitor beobachten, was das Auto alles „sieht“ – ein Feuerwerk an Farben, Formen und Umgebungsdaten. Zwei lasergestützte Scanner, ein Radarsensor und sechs Kameras liefern die Informationen. Die Datenverarbeitung und Steuerung übernimmt ein Autozulieferer: ZF Friedrichshafen. Bei jeder Fahrt lernt das Auto hinzu. „Ziel ist es, dass der letzte Kilometer der Zustellung autonom stattfinden kann“, sagt Fabian Schmitt, CTO der Post-Tochter Streetscooter. Ganz ohne Fahrer werde man nicht arbeiten, aber jeder Zusteller werde ein größeres Gebiet abdecken können. Eine erste Testflotte soll 2018 losgeschickt werden.

Die Autoindustrie und ihre Zulieferer sind vielleicht der wichtigste Treiber der KI in Deutschland. Daimler, Volkswagen, BMW: Alle großen Hersteller arbeiten an teilautomatisierten oder sogar vollautonomen Fahrzeugen. Selbst wenn das selbstfahrende Auto eine Vision bleiben sollte: Sicher ist, dass Fahrassistenzsysteme, Spurhalter und Parkhilfen zunehmen – und von Versicherungen mit niedrigeren Prämien gefördert werden. „Ins Rennen ums autonome Fahren fließen Dutzende Milliarden von Dollar“, sagt Alexandre Haag, Technischer Vorstand der Audi-Tochter Autonomous Intelligent Driving.

Aber es ist nicht nur das selbstfahrende Auto, das die Unternehmen in die KI treibt. Neuronale Netze und lernende Maschinen werden auch an anderen Fronten eingesetzt. Volkswagen hat sich mit IBM und deren Rechner Watson zusammengetan, um dem Fahrer in Zukunft im Auto Einkaufsvorschläge unterbreiten zu können. Ist das Wetter schlecht und das Auto vermutlich dreckig, könnte ein günstiger Termin in der nächsten Waschstraße angeboten werden. Und wenn sich der Fahrer dagegen entscheidet, merkt sich das System das und sucht sich beim nächsten Mal einen geeigneteren Zeitpunkt.

Alle Hersteller testen Roboter, die nicht getrennt vom Menschen, sondern mit ihm zusammen arbeiten können, was in der Regel lernende Maschinen voraussetzt. Der Zulieferer Hella etwa lässt in einem Pilotversuch in der Produktion die Steuergeräte von Servolenkungen durch Wärmebildkameras untersuchen. Ein Algorithmus kann dabei im Achtsekundentakt Tausende Schweißstellen kontrollieren – und defekte Teile erkennen.

Projekte wie diese könnten ein Modell dafür sein, wie KI hierzulande zum Einsatz kommt. „Ein Gebiet, in dem Deutschland die Chance hat, ganz weit vorne zu sein, ist natürlich die Verbindung von KI und In­dus­trie 4.0“, sagt Hans Uszkoreit, Direktor am Deutschen For­schungs­zen­trum für Künstliche Intelligenz (DFKI). Allerdings würden bisher nur „weit unter zehn Prozent der Möglichkeiten ausgeschöpft, vielleicht noch nicht mal fünf Prozent“. Zumal nicht immer scharf getrennt wird – und vieles vorschnell als KI-Projekt deklariert wird, was nur automatisiert oder mit dem Einsatz von großen Datenmengen (Big Data) geschieht.

Das beobachtet auch Stefan M. Knoll, Chef der Deutschen Familienversicherung. Er beginnt das Gespräch mit der Steinzeit. „Kennen Sie Wilma, die Frau von Fred Feuerstein?“, fragt er. „Sie hat eine Spülmaschine aus Stein, in der ein Affe sitzt und abspült.“ Ja, und? „Ich glaube, so funktioniert heute vieles noch, was als KI ausgeben wird.“