Cortica: Selbstständige KI zur Umwelterkennung

Das Unternehmen Cortica hat eine neue Lernmethode für die Künstliche Intelligenz entworfen.

Nahezu alle Hersteller setzen bei der Entwicklung des Autonomen Fahrens auf die Künstliche Intelligenz. Vor allem bei der Sensorenauswertung kann die hohe Rechenkapazität schnellere Ergebnisse liefern. Doch das Training einer Künstlichen Intelligenz ist mühselig.

Umwelterkennung Sensoren

Denn für die Fähigkeit der lernenden Algorithmus ein Schild zu erkennen, müssen Datenbanken mit vielen Bildern des Objekts gefüttert werden. Das nennt man bei Cortica “supervisiertes Lernen”. Das Unternehmen Cortica wird hat eine neue Strategie dafür entwickelt: Nichtbeaufsichtiges Lernen.

Derart soll die KI das Objekt selbst erkennen können, ohne die Bilder der Datenbank mit verschiedenen Ansichten auf das Objekt. Dafür werden Kriterien für das Objekt eingegeben, womit die KI die Objekte selbst erkennen kann. Zum Beispiel definiert man ein Stopp-Schild als rot mit acht Kanten.

Damit reduziert man das Datenvolumen erheblich von Bildern auf quasi Schrift. Auf diese Weise “denkt” die KI wie ein Mensch und kann Objekte erkennen, auch wenn die Licht- oder die Wetterverhältnisse ungeeignet sind. Auch die Kartographierung soll mit der Methode möglich sein und wenn keine Karten vorhanden sind, ginge es mit der Methode auch.

Quelle (englisch)

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