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176 B Anwendung
9. Die Rolle der KI beim automatisierten Fahren
Marcel Kappel, Edgar Krune, Martin Waldburger, Benjamin Wilsch
Mobilität wird künftig von einer zunehmenden Elektrifizierung, Automatisie-
rung und Vernetzung der Transportmittel geprägt sein. Während es sich bei
der Elektrifizierung im Kern um die Ablösung einer bestehenden Antriebstech-
nologie handelt, erweitern Automatisierung und Vernetzung bestehende
Mobilitätskonzepte und verursachen somit einen grundlegenden Wandel in
der Mobilität. Für die automatisierte Steuerung von Transportfahrzeugen, ins-
besondere von Autos im Straßenverkehr, ist KI eine unersetzliche Schlüssel-
technologie und bietet im Zusammenspiel mit der Vernetzung zahlreiche
Möglichkeiten verkehrsträgerübergreifender Koordination. Allerdings ist die
Übergabe der Fahrverantwortung an die KI bedenklich für die Sicherheit,
sodass sich für die Lernphase entsprechend hohe Anforderungen ergeben.
Die Nutzung von KI-Methoden zur Gestaltung der Mobilität verspricht jedoch
einen hohen Sicherheits-, Komfort- und Effizienzgewinn und bietet damit die
Motivation für intensive Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten.
Trotz der potenziellen Vorteile und der hohen Relevanz von KI in Bezug auf eine intel-
ligente Mobilität sind die Effekte für Endnutzer heute noch nicht wahrnehmbar, da
sich in diesem Bereich noch keine wirkliche Breitenwirkung entfalten konnte.54
Jedoch wurden im Laufe des vergangenen Jahrzehnts insbesondere durch die Ent-
wicklung leistungsfähiger und anwendungsorientierter Hardware die technischen
Voraussetzungen für den KI-Einsatz im Fahrzeug geschaffen. Deren erfolgreicher Ein-
satz in der Praxis erfordert allerdings große Datenmengen (Big Data) als Grundlage.
Aufgrund der zunehmenden Vernetzung der Gesellschaft und der Infrastrukturen
sind derzeit jedoch die Menge, Vielfalt und Verfügbarkeit dieser Daten gewachsen,
und es wurden erste Forschungsentwicklungen initiiert, die sich aber vorrangig auf
Leuchtturmprojekte für intelligente Mobilität konzentrierten. Zudem lassen sich zahl-
reiche innovative Forschungsarbeiten identifizieren, die auf europäischer, nationaler
und regionaler Ebene über gezielte Fördermaßnahmen (z. B. Modernitätsfonds,
54 Tatsächlich gibt es aber durchaus technologische Bereiche, in denen KI mittlerweile eine
Breitenwirkung erzeugt. Zu nennen ist hier beispielsweise die Analyse von Bild- und
Videoinhalten mittels tiefem Lernen (Deep Learning, DL – z. B. „Google Photo“ und
„Microsoft Azure“) und die Spracherkennung bei Assistenzsystemen.
V. Wittpahl (Hrsg.), Künstliche Intelligenz,
DOI 10.1007/978-3-662-58042-4_11, © Der/die Autor(en) 2019
Künstliche Intelligenz
Technologie | Anwendung | Gesellschaft
- Titel
- Künstliche Intelligenz
- Untertitel
- Technologie | Anwendung | Gesellschaft
- Herausgeber
- Volker Wittpahl
- Verlag
- Springer Vieweg
- Datum
- 2019
- Sprache
- deutsch
- Lizenz
- CC BY 4.0
- ISBN
- 978-3-662-58042-4
- Abmessungen
- 16.8 x 24.0 cm
- Seiten
- 286
- Schlagwörter
- Elektrische Antriebssysteme, Intelligentes Gesamtmaschinenmanagement, Künstliche Intelligenz, Data Mining, Maschinelles Lernen, Deep Learning, artificial intelligence, data mining, machine learning, deep learning
- Kategorie
- Technik
Inhaltsverzeichnis
- Vorwort 7
- Inhaltsverzeichnis 15
- A Technologie 18
- B Anwendung 92
- Einleitung: KI ohne Grenzen? 95
- 5. Neue Möglichkeiten für die Servicerobotik durch KI 99
- 6. E-Governance: Digitalisierung und KI in der öffentlichen Verwaltung 122
- 7. Learning Analytics an Hochschulen 142
- 8. Perspektiven der KI in der Medizin 161
- 9. Die Rolle der KI beim automatisierten Fahren 176
- 10. Maschinelle Übersetzung 194
- C Gesellschaft 212
- Ausblick 273
- Anhang 277
- Autorinnen und Autoren 277
- Abkürzungsverzeichnis 286