Tesla will ab 2020 die eigenen Autos als autonome Taxis fahren lassen. Auf einer Konferenz gab der Autohersteller Einblicke ins Training der Auto-KI.

Tesla-Chef Elon Musk enthüllte den neuen KI-Chip “Full Self Driving” auf dem “Tesla Autonomy Day”: Die Hardware ersetzt die bisher verwendeten Nvidia-Chips und wird seit März 2019 im Model S, Model X und seit April 2019 im Model 3 verbaut. Erstmals angekündigt wurde der Chip im vergangenen Oktober.

Die neue Hardware stellt die Grundlage für die noch folgende Software. Die soll komplett autonomes Fahren ermöglichen und noch dieses Jahr erscheinen. Ausgeliefert werden soll sie ab Mitte 2020. Bis dahin soll es über eine Million Teslas mit Full-Self-Driving-Chip geben.

Mit der Software sollen auch Musks “Robotaxis” kommen, eine flotte fahrerloser Taxis, die im Uber-Stil per App angefordert werden. “Die Flotte erwacht”, sagt Musk dazu.

Robotaxis dank Datenvorteil

Möglich wird dieser autonome Fortschritt laut Musk durch große Mengen Daten, die Tesla von seinen Autos überall auf der Welt erhält. Jeder weltweit gefahrene Kilometer ist Teil des Trainings – auch bei ausgeschaltetem Autopiloten.

Doch es ist nicht nur die Menge an Daten, betont Teslas KI-Entwickler Andrej Karpathy. Die Autoflotte liefere vor allem vielfältige und echte Daten im Vergleich zu reinen Computersimulationen.

Die aktuellen Teslas liefern die KI-Trainingsdaten für zukünftige Modelle. Bild: Tesla

Teslas Autos sind mit Kameras, Radar, Ultraschall und GPS ausgestattet. Diese Sensoren erfassen Steuerverhalten und Umgebung des Autos. So können für jedes mögliche Fahrproblem passende Daten ausgewertet und fürs Training eingesetzt werden, zum Beispiel für die Fahrbahnerkennung im Schnee oder den Fahrbahnwechsel.

Weiter gedacht: Das autonome Auto könnte durch die 3D-Rekonstruktion ganzer Landstriche ein wichtiger Datenlieferant der Mixed Reality insgesamt werden.

Simulation ist laut Musk keine Alternative zu echten Daten

Vom KI-Training in Simulationen halten Karpathy und Musk nichts. Man nutze Simulationen für Tests, aber es existiere kein Ersatz für Daten aus dem echten Straßenverkehr.

Simulationen seien im Vergleich zu eingeschränkt: Physik, optische Artefakte oder Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer sei nicht ausreichend simulierbar.

“Es ist fast, als müsste man das autonomen Fahren zuerst lösen, um dann andere Verkehrsteilnehmer realistisch simulieren können”, so Karpathy. Hinzu käme, dass einige Situationen gar nicht vorhersehbar seien, da die echte Welt zu überraschend sei.

Einige Beispiele für unerwartete Begegnungen auf der Straße. Bild: Tesla

Eine perfekte Verkehrssimulation fürs KI-Training wäre eine monumentale menschliche Leistung, glaubt Karpathy, und laut Musk wohl der Beweis dafür, dass wir selber in einer Simulation leben. Ein Scherz – oder auch nicht?

In Zukunft will Tesla mit sogenanntem unüberwachten Lernen die Qualität und Sicherheit beim autonomen Fahren weiter ausbauen: Im Projekt “Dojo” soll die Tesla-KI besser fahren lernen, indem sie unzählige Videoaufnahmen menschlicher Fahrten verarbeitet – ohne menschliches Zutun. Gesteuert wird das Training von einem internen Supercomputer.

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