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iit-Themenband – Künstliche Intelligenz 187
Seltene, aber gefährliche Verkehrssituationen können anhand von synthetischen
Daten in einem für das KI-Training ausreichenden Maße repräsentiert werden. Die
virtuelle Umgebung basiert dabei auf Modellen der realen Welt, die allerdings die
Frage aufwerfen, welcher Simulationsumfang ausreichend ist, um einen sicheren,
der menschlichen Fahrfähigkeit überlegenen, Betrieb zu gewährleisten. Möglichkei-
ten zur Validierung und Zertifizierung KI-basierter Fahrfunktionen werden daher
aktuell sowohl auf nationaler – z. B. beim Genesis-Projekt vom Deutschen
Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und TÜV Süd – als auch auf
europäischer Ebene – z. B. beim enableS3-Projekt – verfolgt.
Anwendungsbeispiel: Robo-Taxis
Ein weiteres Argument für die Einführung selbstfahrender Fahrzeuge ist ihr Potenzial,
soziale Inklusion zu verbessern. Automatisierte Fahrzeuge können alle Menschen
individuell und bedarfsgerecht nutzen. Auch heutige Preisschwellen sind nicht länger
ein Hemmnis für die Mobilität des Einzelnen, denn man muss kein Auto mehr kaufen,
sondern wie beim Fahrschein im öffentlichen Nahverkehr nur noch eine
Mobilitätsdienstleistung bezahlen. Und da für automatisierte Fahrzeuge kein Fahrer
erforderlich ist, werden die Kosten für sogenannte Robo-Taxis im Vergleich zu
herkömmlichen Taxi- oder Fahrdienstangeboten geringer ausfallen sowie durch KI –
geplante bessere Auslastung der Fahrzeuge sowie vorbeugende Wartung weiter
sinken. Zusätzliche Ausgaben für die Software und Sensorik können somit
kompensiert werden.
Solche Vorteile sprechen für einen Erfolg der Einführung solcher Angebote; einige
davon befinden sich bereits im Probebetrieb – z.
B. nuTonomy in Boston und Singapur
– oder gehen gemäß derzeitiger Planungen bereits bis zum Jahr 2020 oder früher in
den praktischen Betrieb über – wie Navya in Paris oder GM Cruise in den USA. Die
Marktteilnehmer sind auch in diesem Anwendungsfall sehr heterogen. Neben reinen
Mobilitätsdienstleistern wie Uber oder Lyft gesellen sich die Original Equipment
Manufacturer (OEM) oder Erstausrüster der klassischen Automobilindustrie wie die
Volkswagen AG mit dem Mobilitätsdienstleister MOIA und auch völlig neue Akteure
im Straßenverkehr wie ioki von der Deutschen Bahn. Das umfangreichste Angebot
stellt dabei derzeit das „Early Rider Program“ von Waymo in der US-amerikanischen
Stadt Phoenix dar, für das aus mehr als 20.000 Bewerbungen 400 Teilnehmende für
eine Probephase ausgewählt wurden, die sich bereits heute jederzeit ein fahrerloses
Fahrzeug bestellen und für Alltagsaktivitäten einsetzen können. Die Ambitionen von
Waymo lassen sich darüber hinaus durch den Aufbau des Angebots in weiteren
US-amerikanischen Städten, z. B. im texanischen Austin, sowie durch die
Fahrzeugbestellungen bei Fiat Chrysler in Höhe von 62.000 elektrischen Minivans
und bei Jaguar mit 20.000 I-Pace-Geländewagen belegen. Die Herausforderung
Künstliche Intelligenz
Technologie | Anwendung | Gesellschaft
- Title
- Künstliche Intelligenz
- Subtitle
- Technologie | Anwendung | Gesellschaft
- Editor
- Volker Wittpahl
- Publisher
- Springer Vieweg
- Date
- 2019
- Language
- German
- License
- CC BY 4.0
- ISBN
- 978-3-662-58042-4
- Size
- 16.8 x 24.0 cm
- Pages
- 286
- Keywords
- Elektrische Antriebssysteme, Intelligentes Gesamtmaschinenmanagement, Künstliche Intelligenz, Data Mining, Maschinelles Lernen, Deep Learning, artificial intelligence, data mining, machine learning, deep learning
- Category
- Technik
Table of contents
- 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