Schnellere Bilderkennung für autonomes Fahren

Kessler und sein Kollege Marc Mengler haben eigenen Angaben zufolge in ihrem Start-up understand.ai die Künstliche Intelligenz beim autonomen Fahren nun besser und schneller gemacht.

Selbstständig fahrende Autos müssen ihre Umgebung realitätsgetreu wahrnehmen. Algorithmen, die dies ermöglichen, lernen durch Training an einer Vielzahl von Bild- und Videoaufnahmen. Damit der Algorithmus einzelne Bildelemente wie etwa Bäume, Fußgänger oder Straßenschilder erkennt, müssen diese markiert und korrekt bezeichnet sein. Diesen Vorgang nennen Fachleute Labeling. Die Objekte auf den Bildern werden herkömmlicherweise von Menschen in Handarbeit gekennzeichnet. „Große Firmen wie Tesla beschäftigen für das mühsame und zeitaufwendige Verfahren tausende Arbeiter“, sagt Informatiker Philip Kessler. „Ein Algorithmus lernt anhand von Beispielen, und je mehr Beispiele es gibt, desto effektiver lernt er.“

Kessler und sein Kollege Marc Mengler haben eigenen Angaben zufolge in ihrem Start-up understand.ai die Künstliche Intelligenz beim autonomen Fahren nun besser und schneller gemacht. „Wir verwenden künstliche Intelligenz, die es ermöglicht, diese Kennzeichnung zehnmal schneller und präziser auszuführen“, sagt der Informatiker. Obwohl der Prozess der Bildbearbeitung großteils hochautomatisiert sei, übernehme der Mensch am Schluss natürlich die Qualitätskontrolle.