MIT-Studie: Rechenkapazität für autonomes Fahren und der CO2 Abdruck

MIT-Studie: Rechenkapazität für autonomes Fahren und der CO2 Abdruck

Eine Studie des Massachusetts Institute of Technology (MIT) untersuchte den CO2-Ausstoß in Bezug auf die Rechenleistung beim autonomen Fahren. Diese ist enorm.

Das autonome Fahren braucht eine hohe Rechenleistung, vor allem wenn es global und im großen Stil betrieben wird. Schon jetzt werden Chips speziell für diese Technologie entwickelt. Eine aktuelle Studie aus dem MIT (Massachusetts Institute of Technology) hat den CO2-Ausstoß dieser Rechenleistung berechnet. Das Ergebnis: Sie werden so viele CO2-Emissionen verursachen wie alle Rechenzentren der Welt heute. Diese Rechenzentren machen derzeit etwa 0,3 Prozent aller Abgase der Welt aus und das entspricht dem Ausstoß des Landes Argentinien.

Die Studie ging von einer Milliarde autonome Autos aus, die pro Tag eine Stunde mit einem 840 Watt-Computer betrieben werden. Des Weiteren berechneten die Forschenden, dass der Stromverbrauch von autonomen Fahrzeugen zu 90 Prozent weniger als 1,2 Kilowatt liegen muss, um nicht über den Rechenzentren-Verbrauch hinauszuschießen.

Wenn 95 Prozent der weltweit betriebenen Fahrzeuge um das Jahr 2050 autonom sind, verdoppele sich die Rechenkapazität alle drei Jahre. Dafür müsste die Effizienz alle 1,1 Jahren verdoppelt werden, um die Emissionen unter den Werten zu halten.

Für die Berechnung entwickelten die Forschenden vom MIT ein Modell autonomer E-Autos inklusive des Stromverbrauchs der Computer an Bord. Dabei nutzt man auch die Forschung, wonach sich die Fahrzeit in autonomen Fahrzeugen erhöht. Andererseits könnte eine optimale Strecken- und Fahrzeugführung die Verkehrslast reduzieren. Und in das Modell mussten neue Computertechniken antizipiert werden. Daher nutzte man ein einen für die Branche beliebten Algorithmus eines neuronalen Netzwerks in verschiedenen Anwendungen.

Für die Forschenden war es selbst überraschend, wie steil die Verbrauchskurve hochschnellte. Aber ein Beispiel verdeutlicht es: Ein autonomes Fahrzeug verwendet zehn neuronale Netze, die Bilder von zehn Kameras analysieren. Eine Stunde Fahrt macht 21,6 Millionen Schlussfolgerungen pro Tag. Bei einer Milliarde Fahrzeuge wären es 21,6 Billiarden Ergebnisse und die Rechenzentren von Facebook schaffen derzeit rund einige Billionen Ergebnisse. Bei dem Rechenmodell des Stromverbrauchs autonomer Fahrzeuge sind nicht der Energiebedarf der Sensoren oder die Herstellung nicht eingerechnet.

Die Lösung, so die Forschenden, könnte ein spezieller Fahralgorithmus mit einer bestimmten Hardware sein, die die nötigen Sensor- und Navigationsberechnungen vornehmen. Allerdings haben Fahrzeuge derzeit eine Lebensdauer von zehn oder 20 Jahren, bis sie ausgetauscht werden.

Studie

David Fluhr

Ich schreibe seit 2011 über das Thema Autonomes & Vernetztes Fahren. Ich habe Sozialwissenschaften an der HU Berlin studiert und bin seit 2012 selbstständiger Journalist. Kontakt: mail@autonomes-fahren.de

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