Mittwoch, 09.10.2019

Forschung

Künstliche Intelligenz: Autonomes Fahren sicherer machen

Deutscher KI-Nachwuchspreis für Prof. Elmar Rückert - Grundlagenforschung zu probabilistischen neuronalen Netzwerken für den Straßenverkehr der Zukunft

Prof. Dr. Elmar Rückert aus dem Institut für Robotik und Kognitive Systeme der Universität zu Lübeck ist mit dem KI-Nachwuchspreis 2019 „KI-Denker der Zukunft“ ausgezeichnet worden. Damit wird er für seine Forschungen zum sicheren autonomen Fahren mit wahrscheinlichkeitsbezogenen (probabilistischen) neuronalen Netzen geehrt. Der Preis des Wirtschaftsmagazins Bilanz und der Unternehmens- und Strategieberatung McKinsey ist mit 15.000 Euro dotiert und wurde am 26. September in Berlin feierlich verliehen.

Prof. Elmar Rückert testet mit seiner Forschungsgruppe neuronale Vorhersagen und Entscheidungsmodelle in humanoiden Roboteranwendungen. Seine Arbeiten ermöglichen weitreichende Modelleinblicke und präzise Vorhersagen. Beides ist entscheidend für künstliche Systeme und zurzeit eines der größten offenen Probleme in der KI-Forschung rund um neuronale Netze. Roboter sollen damit besser und effizienter lernen und dadurch vor allem verlässlicher werden. Die Technologie kann zukünftig unter anderem in der Automobilindustrie eingesetzt werden. Rückert und sein Forschungsteam konzipieren aktuell einen Sicherheits- und Notfallsensor, der in wenigen Jahren marktreif sein soll.

Probabilistische neuronale Netzwerke für sicheres autonomes Fahren

Menschen sind in der Lage, komplexe Vorgänge unter widrigen Bedingungen, etwa bei eingeschränkter Sicht oder bei Störungen, wahrzunehmen, vorherzusagen und innerhalb von wenigen Millisekunden zusammenhängende Entscheidungen zu treffen. Mit dem zunehmenden Grad der Automatisierung steigen auch die Anforderungen an künstliche Systeme. Immer komplexere und größere Datenmengen müssen verarbeitet werden, um autonome Entscheidungen zu treffen. Mit gängigen KI-Ansätzen stoßen die Forscher aufgrund der konvergierenden Miniaturisierung an Grenzen, die zum Beispiel im Bereich des autonomen Fahrens nicht ausreichen, um ein sicheres autonomes System zu entwickeln.

Ziel der Forschung von Prof. Rückert ist es, probabilistische Vorhersagemodelle in massiv parallelisierbaren neuronalen Netzen zu implementieren und mit diesen komplexe Entscheidungen aufgrund erlernter interner Vorhersagemodelle zu treffen. Die neuronalen Modelle verarbeiten hoch dimensionale Daten moderner und innovativer taktiler und visueller Sensoren.

Die Lübecker Wissenschaftler testen die neuronalen Vorhersage und Entscheidungsmodelle in humanoiden Roboteranwendungen in dynamischen Umgebungen. Ihr Ansatz beruht auf der Theorie der probabilistischen Informationsverarbeitung in neuronalen Netzen und unterscheidet sich somit grundlegend von den gängigen Methoden tiefer neuronaler Netze. Die zugrundeliegende Theorie ermöglicht weitreichende Modelleinblicke und erlaubt neben den Vorhersagen von Mittelwerten auch Unsicherheiten und Korrelationen. Diese zusätzlichen Vorhersagen sind entscheidend für verlässliche, erklärbare und robuste künstliche Systeme und derzeit eines der größten offenen Probleme in der Forschung zu Künstlicher Intelligenz.

Preiskriterien Forschung, Entwicklung und Anwendung

Als Teil des Deutschen KI-Preises 2019 wandte sich der Nachwuchsforscherpreis an junge Bewerber, die mit ihrer Arbeit einen Beitrag zum aktuellen Stand der KI-Forschung liefern und durch die konsequente Verfolgung ihrer Ideen positiven Einfluss auf die wirtschaftliche und gesellschaftliche Entwicklung nehmen. Alle eingereichten Arbeiten bewertete die Jury anhand von drei Kategorien: Forschung (Akzeptanz, Innovationsgrad), Entwicklung (technische Reife, Marktreife) und Anwendung (wirtschaftliche Relevanz, gesellschaftliche Relevanz).

Für die Universität zu Lübeck zeigt das jetzt ausgezeichnete Beispiel, wie gut die Lübecker Forschung im Bereich der Künstlichen Intelligenz aufgestellt ist und welche Wichtigkeit gerade auch der Grundlagenforschung dabei zukommt. Neben Prof. Dr. Elmar Rückert erhielten den Preis „KI-Denker der Zukunft“ außerdem Prof. Dr. Kristian Kersting, Leiter des Fachgebiets Maschinelles Lernen an der Technischen Universität Darmstadt (Hauptpreis), und Lee Turner Kodak, Kommunikationsverantwortlicher des Online-Übersetzungsdienstes DeepL (Ehrenpreis).