Autonom denkend

'Unsere KI-Methode führt dazu, dass selbstfahrende Autos lernen, die Welt ähnlich wie Menschen zu verstehen', so Informatikprofessor Mehul Bhatt. Damit bekämen sie auch die Fähigkeit, vorausschauend zu sehen, also zu erwarten, dass der Radfahrer wieder auftaucht, ohne neu vom System erfasst werden zu müssen.

In einer aktuellen Studie hat Bhatt zusammen mit Kollegen in Deutschland und Indien gezeigt, dass die Kombination von modernem neuronalem Lernen mit gesundem Menschenverstand einige der Mängel von selbstfahrenden Autos beheben kann. Die Studie wurde im 'Artificial Intelligence Journal' veröffentlicht.

Mit den bisher eingesetzten KI-Techniken, wie maschinellem Lernen, sei das nicht möglich gewesen. 'Unsere Methode lässt ein selbstfahrendes Fahrzeug einen Ablauf verstehen, in diesem Fall, dass die Sicht durch ein Hindernis blockiert wird und der Radfahrer kurz darauf wieder sichtbar wird', erklärt Bhatt. Dieses vorausschauende Denken unter verschiedenen Fahrbedingungen sei unerlässlich für die Sicherheit.

Bhatt und seine Doktorandin Vasiliki Kondyli untersuchen auch, wie sich Menschen im Verkehr verhalten. Dazu lassen sie Testpersonen mit virtuellen Autos durch virtuelle Welten fahren, in denen sie mit unterschiedlichen Situationen konfrontiert werden. Die dabei gemachten Erfahrungen nutzen die Informatiker, um eine 'menschenzentrierte KI-Technologie für selbstfahrende Fahrzeuge zu entwickeln, die auf einem Niveau arbeiten kann, das den menschlichen Erfahrungen entspricht'.

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