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Automatisiertes Fahren

Start-up AAI: Fahrschule für Autos

| Autor/ Redakteur: Norbert Giesen / Svenja Gelowicz

Das Berliner Start-up Automotive Artificial Intelligence (AAI) hat ein Testwerkzeug für automatisiert fahrende Autos entwickelt. Dabei helfen Erfahrungen aus der Spieleindustrie.

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In der Berliner Fahrschule legen die Autos Millionen von Testkilometern zurück.
In der Berliner Fahrschule legen die Autos Millionen von Testkilometern zurück.
(Bild: AAI)

„Bei uns machen Autos ihren Führerschein“, sagt Intakhab Khan. Er ist der Gründer des Unternehmens AAI, kurz für Automotive Artificial Intelligence. Das Berliner Start-up gibt es seit 2017, mittlerweile arbeiten dort über 50 Experten auf dem Gebiet Virtual Reality und künstliche Intelligenz (KI). An der Gründung beteiligten sich Unternehmen aus dem Zulieferer- und Kartierungsumfeld. Sie wollen individuelle Mobilität verbessern. „Unsere Idee: Wir entwickeln ein Testtool für die Entwicklung autonom fahrender Autos und schaffen so eine Voraussetzung für die Automobilindustrie, damit eines Tages die Vision vom unfallfreien Fahren Wirklichkeit wird“, sagt Khan.

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Die Autos sollen das Können menschlicher Fahrer übertreffen

Ehe Autos auf die Straßen gelassen werden, bringt ihnen AAI das Fahren bei. Und zwar möglichst besser, als es der Fahrer selbst kann. Sie sollen sogar – so das Kalkül – das fahrerische Können oder Reaktionsvermögen menschlicher Fahrer übertreffen. Ehe es dazu kommt, heißt es: ganz viel testen. Die Autos legen in der Berliner Fahrschule Millionen von Testkilometer zurück, in allen Klimazonen, bei Schnee und Regen, auf Landstraßen, Autobahnen oder im Stadtverkehr – und das in allen Regionen der Welt. Dabei folgen sie den Verkehrsregeln des jeweiligen Landes, lassen sich weder von aggressivem oder zu moderatem Fahrstil irritieren. Sie können bei Bedarf mit anderen Fahrzeugen kommunizieren oder mit der entsprechenden Infrastruktur – und lernen jeden Tag Neues dazu.

Fehler exakt reproduzierbar

„Dass die ersten Schritte sozusagen in einer künstlichen Welt erfolgen, hat einen einfachen Grund“, sagt Khan. „Die Testkilometer auf dafür vorgesehenen öffentlichen Straßen können für die Autohersteller nurmehr der letzte Nachweis sein. Sie bilden nur einen Bruchteil dessen ab, was an Unvorhergesehenem im täglichen Autoleben passieren kann.“ Was ebenfalls auf öffentlichen Straßen nicht möglich ist: die Reproduzierbarkeit. Denn exakt lässt sich ein Fehler nicht einfach wiederholen, Nuancen können den „Versuchsaufbau“ verfälschen. Eine Fehlerbehebung im Algorithmus ist dann schier unmöglich.

In drei Stunden um die Erde

In einem ehemaligen Fabrikgebäude am Salzufer in Berlin, das vor vielen Jahren eine Textilproduktion beherbergte, flimmern in einem luftigen 700 Quadratmeter großen Großraumbüro auf 60 Schreibtischen großformatige Monitore. Sie bilden Straßenszenen ab und simulieren Verkehrssituationen. Fahrzeuge jedweder Größe und bestückt mit der von den Herstellern vorgesehenen Sensorik – ob Lidar-, Radar- oder Infrarot-Sensoren beziehungsweise rein optische Systeme – drehen ihre Runden im dichten Verkehrsgewühl einer Großstadt, fahren auf einem achtspurigen Highway oder cruisen ganz einfach übers Land. Insgesamt können die Ingenieure in Berlin ihre Fahrzeuge innerhalb von nur drei Stunden einmal um die Erde schicken. Die späteren Kunden, Entwickler der verschiedenen Hersteller, können die spezielle „DNA“ ihrer Marke den Fahrzeugen mit auf den Weg geben. Die aufwendige Grundlagenarbeit für deren Entwicklungstool geschieht aber hier in Berlin.

Vorteil: Schnelle Entwicklungsschritte

Der Vorteil liegt für beide Seiten auf der Hand: Die Autohersteller konzentrieren sich in erster Linie auf die Hardware und deren Schnittstelle zur Software. Die Testtools ermöglichen schnelle Entwicklungsschritte und Adaptionen an die sich verändernden Rahmenbedingungen. Denn: Mit herkömmlichen Testmethoden ist der Herausforderung „autonomes Fahren“ nicht beizukommen. Zu viele Daten müssen verarbeitet werden, zu viele Situationen antizipiert werden. Müsste man all das auf der Straße abbilden, würden Entwicklungszeiten unendlich verlängert.

Dem Vorwurf, mit Laborversuchen könne generell die Wirklichkeit nicht annähernd abgebildet werden, widerspricht Khan energisch: „Auch wenn Laborversuche vor dem Hintergrund der WLTP-Diskussion und des Abgasskandals natürlich die Schlagzeilen beherrschten: ohne Simulation ist heute keine Autoentwicklung mehr möglich.“ Dabei vertraut er auf die Technik und das Know-how seiner Mitarbeiter: „In diesem Fall ist die Fiktion besser als die Realität. Daher kann das Tool auch den offiziellen technischen Überwachungsinstituten angeboten werden, damit sie die einwandfreie Funktion autonom fahrender Autos auch über den Lebenszyklus kontrollieren können.“

Intakhab Khan: Geschäft verlangt Geschwindigkeit

Die Gründer fürchten nach eigenen Angaben kaum Wettbewerber: Selbstbewusst behaupten sie, dass einen so umfassenden Ansatz keine andere Firma biete. Nicht einmal Tech-Unternehmen wie Waymo oder Uber – das Know-how von AAI sei nicht leicht einzuholen. „Wir kommen aus der Autoindustrie und kennen aus langjähriger Praxis deren Prozesse. Was unser Geschäft verlangt, ist Geschwindigkeit. Das ist mit einer kleinen, aber schlagkräftigen Truppe einfach besser zu leisten, als es innerhalb einer Großorganisation jemals möglich wäre“, sagt Khan, der zuvor bei Audi in verschiedenen Top-Positionen zuletzt in China tätig war.

Der Chef für Finanzen und Personal, Sian-Leong Lim, sagt: „Wir brauchen hier vor allem auch Querdenker und kreative Köpfe, nicht unbedingt nur mit Hintergrund aus der Automobilindustrie.“ Das Durchschnittsalter der AAI-Mitarbeiter liegt bei 35 Jahren. Die Vorbildung reicht vom Programmierer über KI-Spezialisten und 3-D-Designer bis hin zu Kartenexperten. Viele waren zuvor in der Spieleindustrie tätig und bringen nun ihre Erfahrungen mit fiktiven Welten ein.

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