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BUSINESS MOBILITY
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Rasantes Wachstum von KI-basierter Software für Autos KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
Akustisches Navi, Einparkhilfe, Bremsassistent, automatische Geschwindigkeitskontrolle – viele hochwertige Autos auf unseren Straßen haben bereits Software verbaut, die das Fahren (und Einparken) einfacher machen. Doch bis zur kompletten Verkehrsautomatisierung ist es noch ein weiter Weg, der in der Software-Entwicklung zurückgelegt werden muss. Text: Katja Deutsch Foto: Daesun Kim/unsplash
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isher nutzen viele Fahrzeuge Software, die den Fahrerinnen und Fahrern autonomes Fahren ermöglicht. Sie können selbstständig Fahrentscheidungen treffen, und können auch einstellen, dass ihr Fahrzeug selbstständige Fahrentscheidungen treffen kann. Beim automatisierten Fahren handelt es sich dagegen um Fahren ohne menschliche Steuerung. Beim vernetzten Fahren wiederum geht es darum, dass automatisierte wie auch nicht automatisierte Fahrzeuge dazu imstande sind, Informationen auszutauschen – und zwar untereinander als auch mit der vorhandenen Infrastruktur. All diese Möglichkeiten benötigen Softwaresysteme, und diese werden immer komplizierter und größer. Zum Vergleich: Der Code zum Schreiben für eine einfache iPhone-Game-App umfasst rund 1.000 Zeilen, der für das Space Shuttle bereits 40.000 Zeilen, die Software für eine Boeing 787 benötigt 14.000.000 Zeilen, Facebook ist bei 62.000.000 Zeilen
angelangt und eine Auto-Software umfasst derzeit um die 100.000.000 Zeilen. Der Wettbewerb um die dazu erforderlichen KI-Entwicklungen ist in vollem Gange. Die Umsetzung der Fahrzeugund Verkehrsautomatisierung erfolgen maßgeblich in Form von Software und „intelligenten“ Regelungsalgorithmen. Denn oftmals ist es zielführender, eine KI zur Steuerung des Fahrzeugs zu verwenden als den gesamten Algorithmus selbst zu entwickeln. Im Vergleich zu Europa existiert KIgetriebenes automatisiertes und sogar autonomes Fahren in den USA als auch in China bereits auf den Straßen. Fast alle chinesischen Fahrzeughersteller investieren intensiv in Autonomous Driving, Vorreiter Tesla hat in Shanghai ein entsprechendes lokales Team zusammengestellt. Da die KI auf stark parallelisierbaren Rechenaufgaben fußt, sind bei ihrer Entwicklung auch Hersteller von GPU‘s (Graphics
Im Vergleich zu Europa existiert KI-getriebenes automatisiertes und sogar autonomes Fahren in den USA als auch in China bereits auf den Straßen.
Processing Unit) beteiligt. Federführend ist hier Nvida mit dem im Jahre 2016 präsentierten Nvida Drive, denn diese DeepLearning Plattform macht die Entwicklung automatisiert fahrender Autos deutlich einfacher. Dabei wird die Architektur der Plattformen selbst immer komplexer und die dazu benötigten Chips immer mächtiger. Bis heute gilt Nvida als Goldstandard dieser weltweit eingesetzten Chips. Gleichzeitig drängen immer mehr neue Chiphersteller auf den Markt. China hat die Chancen erkannt und investiert Milliarden in die einheimische Chipindustrie, in den USA investieren vorrangig Nvida,
AMD und Qualcom in die Entwicklung von AI-Chips. Auch hierbei kommt künstliche Intelligenz zum Einsatz: Die Entwicklung der Software kann von Chat GPT und dem GitHub Copilot unterstützt werden. Um autonomes Fahren mit KI-Steuerung allerdings tatsächlich sicher zu machen, sind enorme Datenmengen auszuwerten. Je größer die Testflotte, desto mehr Datenpunkte können erhoben und analysiert werden. Bei KI in der Software-Entwicklung von Fahrzeugen könnte man verschiedene Sorten von KI kombinieren. Denn das könnte zur Steuerung der mächtigen generativen KI eingesetzt werden.
NISAR – Partner Content
Software für autonomes Fahren: Effektivität und Interoperabilität in KI Ökosystemen erforderlich Herausforderungen für die Softwareentwicklung für autonomes Fahren: die steigende Komplexität und Diversität der KI Ökosysteme und Werkzeuge erfordert effektivere Lösungen.
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Dr. Ke Zhu,
Strategie & Geschäftsentwicklung NISAR Autonomy GmbH
Dr. Michael Göller,
Operations & Technologie NISAR Autonomy GmbH
die Effektivität in der Softwareentwicklung für Automotive und Robotik durch eine moderne, Cloud-basierte Tool-Landschaft zu steigern. Um einen durchgängigen Entwicklungsprozess und unterschiedliche KI-Ökosysteme realisieren und bedienen zu können, hat NISAR die Cross Domain Development Platform XDP entwickelt.
och vor wenigen Jahren gab es weltweit nur eine Handvoll Experten, die in der Lage waren, Autos so zu programmieren, dass sie sich ohne Fahrer fortbewegen konnten. Wenige Experten dieser komplexen Software entwickelten dafür das gesamte Systemdesign und den gesamten Code. Heute arbeiten nicht selten tausende Entwicklerinnen und Entwickler an einer Software – noch dazu in verschiedenen Teams aus unterschiedlichen Unternehmen. Die Anforderungen an diese zunehmend mit künstlicher Intelligenz arbeitenden Software steigen. Zudem entwickeln sich mehrere KIÖkosysteme, vor allem in den USA und in China. Wichtig ist für die deutsche Automobilindustrie nun, die unterschiedlichen KI-Ökosysteme gleichzeitig bedienen zu können.
NISAR verfolgt das Ziel, diese unterschiedlichen Entwicklungsansätze auf einer Plattform zu vereinen, um beispielsweise ROS (Robot Operation System) in der Vorentwicklung nutzen zu können, um dann in der Serienentwicklung fließend auf AUTOSAR umsteigen zu können.
Das deutsch-chinesische Unternehmen NISAR hat es sich zur Aufgabe gemacht,
Zudem arbeitet NISAR daran, Generative KI zur Codegenerierung und Debug-
Bisher wachsen die Werkzeuge für die Softwareentwicklung automatisiert fahrender Fahrzeuge weltweit auseinander, zudem nutzen Beteiligte aus verschiedenen Unternehmen oft unterschiedliche Werkzeuge. Mit AUTOSAR hat sich ein Standard für die Zusammenarbeit etabliert, neuerdings setzt man in der Vorentwicklung aber auch auf andere Systeme – ein Trend, der sich in der Serienentwicklung fortsetzt.
NISAR vereint langjährige Erfahrung im Bereich Automotive SW und ADAS mit Robotik sowie Cloud und IoT. www.nisar.ai
ging-Unterstützung mit Logik-Netzwerken zur Definition sicherheitsrelevanter Anforderungen zu verknüpfen. Die USA und China sind führend in der Entwicklung von KI für das automatisierte Fahren. In China wird insbesondere die KI-basierte L2+/L3-Fahrfunktion NOA (Navigation on Autopilot) als Hightech-Statussymbol nachgefragt. In den USA sind Robotertaxis sehr angesagt. Das Land der Mitte forciert zudem seine nationale Strategie zur Nutzung heimischer KI-Chips, wodurch sich unterschiedliche KI-Ökosysteme etablieren. Deutsche Hersteller werden daher in Zukunft mehrere dieser KI-Ökosysteme gleichzeitig in ihrer Modellpalette einsetzen. NISAR integriert verschiedene Systeme um unterschiedliche Technologien vergleichbar zu machen und kooperiert hierbei zum Beispiel mit Horizon Robotics und deren TogetherOS. Mit der Tool-Plattform und Middleware soll KI aus Deutschland auf Chipsets in aller Welt eingesetzt werden können. Damit die heimische Automobilindustrie ganz vorne mit dabei ist, wenn es um automatisiertes Fahren auf unseren Straßen geht.
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