Uber gibt sich kooperationsbereit beim Autonomen Fahren

Der Fahrdienstvermittler Uber zeigt sich offen für Kooperationen im Bereich des Autonomen Fahrens und lässt sich in die Karten blicken.

Der CEO von Uber, Dara Khosrowshahi, will beim Autonomen Fahren mit Anderen der Branche zusammenarbeiten. Die neuerliche Bekundung soll die Entwicklung des Autonomen Fahrens beschleunigen, denn Uber baut auf diese Entwicklung, um sein Geschäftsmodell profitabel zu machen.

Volvos-neuer-XC90-als-Basis-für-das-Autonome-Fahren

Volvos-neuer-XC90-als-Basis-für-das-Autonome-Fahren. Quelle: Volvo

Schon früher wollte Uber mit anderen der Branche zusammenarbeiten. Allen voran mit Waymo. Doch die Aktion mit den gestohlenen Lidardaten ließen die Anstrengungen aussichtslos erscheinen. Uber musste an Waymo Schadensersatz zahlen und jüngst wurde auch Levandowski, derjenige der die Daten mutmaßlich gestohlen hatte, zu einer Geldstrafe verurteilt.

Nun wiederholt Uber das Angebot der Kooperation, das aber wohl nicht an Waymo gerichtet war. Man sei offen für den Einsatz der Technologien der Wettbewerber, so Khosrowshahi. Es gäbe auch schon Gespräche mit anderen Unternehmen, verkündete man, ohne Details zu nennen.

Um nach dem unvergesslichen Unfall in Arizona 2018 will Uber Vertrauen aufbauen und hat Einblicke in seine KI-Technologie beim Autonomen Fahren gewährt. Mithilfe der VerCD-Prüftechnik testet Uber seine KI-Technik für die Fahrzeuge, berichtet Venturebeat. Dabei handelt es sich um eine Anzahl von Werkzeugen und Microservices, die speziell für das Prototyping selbstfahrender Fahrzeuge entwickelt wurden.

VerCD verfolgt die Interdependenzen zwischen den Codebasen, Datensätzen und KI-Modellen und garantiert deren Funktion von der Datenextraktion ab. Daran schließt sich die Validierung, das Modelltraining, die Bewertung und Bereitstellung an. Der Einsatz, so Uber, würde die Effizienz erhöhen. Denn Fehler können mithilfe der vielen Durchläufe innerhalb von wenigen Tagen behoben werden.

Die genutzten Datensätze stammen von der Flotte und werden sowohl für das vor allem Training, aber auch für das Testen und für die Validierung genutzt. Das KI-Training verfolgt einen hybriden Ansatz, der sich auf Cloud- und lokale Rechenzentren aufschlüsselt. Je nach Leistung wird das Modell als fehlgeschlagen, abgebrochen oder erfolgreich bewertet. In den ersten beiden Fällen müssen neue Parameter gewählt werden.

Im Report zu dem tödlichen Unfall wurde Uber eine schlechte Sicherheitskultur vorgehalten, was man mit dem Ansatz ändern möchte.

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