Wenn ein Mensch 20 Fahrstunden absolviert hat, genügt das in der Regel, um ihn auf den Straßenverkehr loszulassen. Er oder sie ist dann zwar nicht perfekt, kennt aber die Regeln und kann sie auch anwenden. Bei autonomen Autos, wie sie vor allem auf Straßen in den USA und in China unterwegs sind, ist das anders. Sie verfügen zwar über aufwändige Sensorik, sind aber im Grunde dumm.
Ihre Software muss jahrelang Szenarien auswendig lernen, bis sie Verkehrssituationen meistern kann. Sie vergleicht in einem sich ständig wiederholenden Prozess aktuelle Sensor- und Kartendaten mit Verkehrsszenarien, die in einer Art Bibliothek gespeichert sind, und entscheidet dann auf dieser Grundlage.
Roy Uhlmann ist davon überzeugt, dass es auch anders geht. Sein Startup Motor AI will das Auto mit Intelligenz ausstatten und strebt die höchsten Selbstfahr-Standards (Level 4 und 5) an. Er setzt dabei auf kognitive Neurowissenschaften, ein Spezialgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI). Sie soll im Auto reproduzierbare Echtzeit-Entscheidungen nach dem Vorbild des menschlichen Hirns treffen können. Die Algorithmen von Motor AI sollen ohne Trainings auskommen, was Testfahrten überflüssig macht. Und sie sollen Kraft ihrer Intelligenz auch komplexe Situationen meistern, wie der Gründer sagt.
16 Millionen Kilometer gefahren
„Man braucht beim autonomen Fahren Denkprozesse, die das Grundsystem des Verkehrs abbilden“, sagt Uhlmann. Er räumt ein, dass die Autos von Waymo, Aurora und Argo (einem Joint Venture von Ford und Volkswagen) viel können. Waymo hat seit 2009 mehr als 16 Millionen Kilometer auf echten Straßen und weitere elf Milliarden Kilometer in Simulationen zurückgelegt, bis die Robo-Taxis der Alphabet-Tochter in Phoenix im US-Bundesstaat Arizona auf die Straße durften.
„Sie scheitern aber an kleinen Dingen“, sagt Uhlmann. „Zum Beispiel beim Linksabbiegen auf einer vielbefahrenen mehrspurigen Straße.“ Der Gründer, der als Sachverständiger die Enquete-Kommission für Künstliche Intelligenz des Bundestages berät, rechnet sich große Chancen aus: Der vielzitierte Meilen-Vorsprung der US-Anbieter gegenüber der deutschen Automobilindustrie würde mit seiner Technologie beim autonomen Fahren obsolet.
TÜV-Standard angestrebt
Uhlmann vermutet, dass die Selbstfahrtechnologie von Google und den anderen US-Unternehmen in Europa nicht zertifizierbar sein wird und sieht darin die Stärke seines Startups. Die Reaktionen eines solchen Robo-Taxis würden in einer Art „Black Box“ getroffen und seien deshalb zum Beispiel nach einem Unfall nicht nachvollziehbar.
Motor AI strebt dagegen eine europaweit gültige ISO-Zertifizierung seiner Software durch den TÜV an. „Daran arbeiten wir“, sagte Uhlmann bei der NGIN Mobility Conference von Gründerszene. „Die Argumentationsmethoden und Entscheidungen unserer KI sind vollständig nachvollziehbar und reproduzierbar.“
Ohne Lidar geht es nicht
Das Startup setzt dabei auf den Einsatz des kompletten Sensorsatzes: Kameras, Radar und Lasertechnik – sogenannte Lidar-Sensoren. Gerade diese Sensoren hält er für unverzichtbar: „Sie können besonders gut die räumliche Tiefe eines Objekts bestimmen.“ Dass Tesla-Gründer Elon Musk hier eine andere Position vertritt, ficht Roy Uhlmann nicht an. In Musks Autos sind Lidar-Sensoren nicht verbaut. Tesla müsste also bei Null anfangen, sagt Uhlmann. Kameras dagegen seien zu ungenau: „Drei Pixel eines Kamerabildes könnten über Leben und Tod entscheiden.“ Denn aus ihnen lasse sich erkennen, ob ein entferntes Auto steht oder langsam rollt.
Motor AI wurde 2017 von Roy Uhlmann und Adam Bahlke gegründet und hat seinen Fokus mit Hilfe mehrerer Accelerator-Programme geschärft – darunter die Horizon2020-Initiative der Europäischen Union.