Die Daten hinter selbstfahrenden Autos

Es ist seit langem eine Vision, dass unsere Zukunft fliegende Autos beinhalten wird. Das mag eines Tages Realität sein, aber nicht heute. Aber etwas, das möglich ist? Völlig autonome, selbstfahrende Fahrzeuge. Angesichts der Art und Weise AI beginnt, die Welt zu erobern, könnte schon bald Realität sein. Aber auch wenn die Technologie existiert - und viele von uns haben Geschichten gehört und Demos von selbstfahrenden Autos gesehen - ist es schwierig, sich vorzustellen, dass unsere Straßen damit gefüllt sind. Fahrerlose Fahrzeuge sind im Grunde genommen immer noch ein neues Konzept für uns als Gesellschaft. Sie sind nicht nur in der freien Wildbahn selten, sondern wir sind auch noch dabei, die Regelungslücken und rechtliche Verzweigungen ihrer Existenz.

Wenn ein fahrerloses Fahrzeug in einen Unfall verwickelt wird oder einen Sach- oder Personenschaden verursacht, wer trägt dann rechtlich die Schuld? Ist es der Besitzer, der das Fahrzeug gar nicht gesteuert hat? Der Hersteller des besagten Fahrzeugs? Oder ist es der Anbieter oder Dienstleister, der die autonome Datenbank und das System des Fahrzeugs kontrolliert? In dieser Hinsicht haben wir noch einen langen Weg vor uns, zumindest bis wir die genauen Einzelheiten benennen können.

Nach Angaben von Intel wird die Technologie für fahrerlose Fahrzeuge $7 Billionen zur Weltwirtschaft beitragen in den nächsten Jahrzehnten und wird auch Tausende - wenn nicht Millionen - von Leben retten. Trotz dieser zunehmenden Akzeptanz ist jedoch, Die öffentliche Meinung ist noch etwas unklar. Die Hardware, die diese Fahrzeuge möglich macht, ist zum Beispiel nicht das, was Sie vielleicht denken. Fragt man jemanden, wird er wahrscheinlich von roboterähnlichen Steuerungen sprechen, die mit einem größeren Fahrgestell verbunden sind, oder von einem schienenbasierten System, bei dem alle Fahrzeuge auf einer Fahrbahn im Stil eines Themenparks fahren.

In reality, it’s data that will power the driverless vehicles of the future. Yes, digital data or information collected by a variety of sensors and monitoring systems and then passed through a big data platform — namely one connected to AI or maschinelles Lernen. It sounds a bit insane, especially when you consider that “data” or digital content is not exactly tangible in nature. How can a seemingly invisible or untouchable element have control over something so advanced as a driverless vehicle, and by proxy our lives?

Die Beziehung zwischen selbstfahrenden Fahrzeugen und Daten

Um es ganz offen zu sagen: Fahrerlose Fahrzeuge gäbe es nicht ohne ihre verknüpften Daten. Sie wären einfach nicht möglich. Der Grund dafür ist, dass alle realen, situations- und kontextbezogenen Informationen gesammelt, verarbeitet und dann eingesetzt werden müssen, damit ein automatisiertes System seine Arbeit verrichten kann. Ein fahrerloses Fahrzeug muss andere Fahrzeuge auf der Straße, Fußgänger und Objekte in der Nähe, seine Fahrtroute und den Zusammenhang mit seiner aktuellen Position kennen.

A variety of sensors and devices collect the necessary information, transfer it through an open connection to a hub or main system and then receive it after it’s been collated and processed. That central system — often powered by AI or machine learning algorithms — is what turns the digital data into usable insights.

Noch wichtiger ist, dass dieser Prozess so schnell abläuft, dass das Steuergerät des Fahrzeugs Zeit hat, die entsprechenden Informationen zu senden und zu empfangen, bevor es überhaupt seine Entscheidung in Sekundenbruchteilen trifft. Es muss in der Lage sein zu erkennen, ob es sich bei einem Objekt, das in weniger als einem Kilometer Entfernung vor ihm herrollt, um einen Ball oder um ein Kind handelt. Außerdem muss es in der Lage sein zu erkennen, ob es genug Zeit hat, um anzuhalten, ob es ausweichen muss oder einfach weiterfahren sollte.

Das bedeutet auch, dass das System selbst in einer einfachen Situation für viele Leben verantwortlich ist. Es ist für die Sicherheit der Insassen im Fahrzeug verantwortlich, aber auch für alle Personen in der Umgebung - wie zum Beispiel das Kind, das seinen Ball verloren hat.

Daten sind die treibende Kraft hinter allem, auch wenn es manchmal schwer zu begreifen ist.

Wie selbstfahrende Fahrzeuge Daten nutzen

Die Daten, die von fahrerlosen Fahrzeugen verarbeitet und genutzt werden, können sowohl von entscheidender als auch von unbedeutender Bedeutung sein. Die Kenntnis der Umgebung und des Umfelds kann zum Beispiel den Unterschied zwischen einem schweren Unfall und einem zuverlässigen Betrieb ausmachen. Aber auch Daten über die Fahrgäste können einen Unterschied ausmachen, nur nicht auf dieselbe Weise. Letztere könnten bei der Einstellung der Temperaturregelung im Fahrzeug, der Unterhaltungsgeräte oder sogar des dynamischen Zubehörs wie einer elektronischen Scheibentönung eine Rolle spielen.

Die Standortinformationen sind für die Fahrt und die wichtigsten Funktionen des Fahrzeugs von entscheidender Bedeutung. Die gesammelten Daten über nahegelegene Sehenswürdigkeiten, Straßen oder Bauwerke können genutzt werden, um den aktuellen Standort zu bestimmen. In Verbindung mit modernen GPS-Informationen ermöglicht dieser Prozess eine genaue geografische Positionsbestimmung.

Geografische Informationssysteme werden eingesetzt in vielerlei Hinsicht in der Industrie. Sie können helfen, Routen zu planen, Abkürzungen zu finden oder den Verkehr zu umgehen. Sie können auch Informationen mit entfernten Servern synchronisieren, die sie mit anderen Fahrzeugen in der Nähe auf derselben Straße in Verbindung bringen können. Ein Unfall, der sich nur wenige Minuten vorher ereignet hat, könnte an ein Fahrzeug in der Nähe weitergeleitet werden, das dann bei Bedarf anhalten oder abbremsen kann. Ein sonarähnlicher Sensor würde es dem Fahrzeug außerdem ermöglichen, die Umgebung jederzeit zu sehen, zu messen und zu erfassen.

Geschwindigkeit, Hardware und Leistung sowie Informationen über die Außenkarosserie ermöglichen es den Fahrzeugsystemen, ihren aktuellen Zustand zu erkennen, was bei der Bewältigung von Umweltproblemen noch wichtiger werden könnte. Um überschwemmte Fahrbahnen zu vermeiden, müsste das Fahrzeug beispielsweise ständig den Wasserstand messen, der das Fahrgestell berührt, und feststellen, ob das Wasser flach genug ist, um es zu überqueren oder nicht.

Die Daten werden auch genutzt, um sowohl die Fahrzeuge als auch unsere Straßen auf ihre Ankunft vorzubereiten.

Betriebliche Tests und Einsatzdaten

Bevor diese Fahrzeuge auf den Markt kommen, müssen wir als Gesellschaft vorbereitet sein, und die Hersteller müssen sicher sein, dass sie wie vorgesehen funktionieren. Diese Gewissheit erfordert viele, viele Tests, sowohl in realen Städten als auch auf realen Straßen.

Alle gesammelten Daten fließen auch in Tests und Einsätze ein, um die verwendeten Systeme und Geräte zu optimieren. Sensoren, die zum Beispiel einen toten Winkel haben, müssen umgerüstet oder mit zusätzlichen Geräten ergänzt werden, um Schwachstellen zu beheben. Die einzige Möglichkeit, herauszufinden, ob ein solcher Sensor oder ein solches Gerät auf realen Straßen nicht genau misst, besteht darin, es zu testen.

Googles selbstfahrende Fahrzeuge erzeugen und verarbeiten bis zu zwei Petabytes an Daten pro Jahrdas sind etwa zwei Millionen Gigabyte. Das sind eine Menge Daten. Ein Teil davon ist technischer und lokaler Natur - z. B. was das Auto unter verschiedenen Umständen tut -, während es auch gemeinschaftliche oder externe Daten und sogar persönliche Daten über die Fahrgäste im Auto gibt.

Der wichtigere Unterschied ist jedoch, dass diese Fahrzeuge und Systeme nie aufhören, Daten zu sammeln, zu verarbeiten oder zu nutzen, bis sie ausgeschaltet und abgestellt werden. Selbst dann werden die Daten noch verwendet, um die Systeme leistungsfähiger, genauer und sicherer zu machen.

Mit genügend Daten können Sie beginnen, prädiktive Systeme einzusetzen, die auf der Grundlage von Fakten die richtigen Entscheidungen treffen. Der Ball ist auf die Straße gerollt, und es ist wahrscheinlich, dass ein Kind oder ein Fußgänger kurz darauf folgen wird. Halten Sie so schnell wie möglich an, und weichen Sie aus, wenn das nicht möglich ist. Intel-CEO Brian Krzanich hat es am besten ausgedrückt. "Daten sind das neue Öl". Sie werden die Fahrzeuge der Zukunft antreiben und sie intelligenter, bewusster und effizienter machen als je zuvor.

Datenschutz und Sicherheit eingeben

Bei all diesen Daten, die gesammelt werden und frei zwischen Systemen, offenen Verbindungen und der Bereitstellung fließen, gibt es einige Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Sicherheit.

Zunächst einmal: Wie können wir den Zugang von Hackern zu verhindern in die Datenkontrollsysteme eindringen und Schaden anrichten? Was ist, wenn Sie auf einer Autobahn unterwegs sind und das Fahrzeug von einer externen Partei abgeschaltet wird? Dieses Problem könnte zu schweren und tödlichen Unfällen führen, die nicht nur für Sie und Ihre Mitfahrer, sondern auch für andere Verkehrsteilnehmer Folgen haben.

Ein weiteres Problem ist der Datenschutz. Wenn das Fahrzeug ständig Informationen über Fahrer und Passagiere sammelt und weiterleitet, was sieht es dann? Es könnte z. B. die Straßenbeschilderung und Werbetafeln direkt beeinflussen. Stellen Sie sich ein dynamisches System vor, das Produkte oder Waren aufgreift, über die Sie sprechen, und diese dann auf Schildern in der Nähe anzeigt, um die Werbung zu verstärken - ähnlich wie Amazon und andere Einzelhändler anhand Ihres Internet-Browsing-Verlaufs Produkte vorschlagen.

Unfortunately, as crucial as these elements are, it will take time to work out kinks with the technology. We’ll also need to be wary of how our personal data and privacy are handled in regard to the companies building these vehicles. We must find a way to protect ourselves, even from helpful and necessary systems like the ones powering driverless vehicles. Time, Forschung, awareness and proper regulation are some of the better solutions, but it won’t happen overnight.