Drei Fragen an Gilles Mabire
CTO Automotive
Welche Bedeutung haben KI-Technologien für Continental?
Künstliche Intelligenz bietet großes Potenzial für die Entwicklung innovativer Anwendungen etwa rund um das autonome Fahren, aber auch in Bezug auf größere Effizienz bei Forschungs- und Produktionsprozessen. Continental hat bereits seit einigen Jahren Erfahrung beim Einsatz von KI-Anwendungen zusammen mit Hochleistungscomputern gesammelt. Dadurch sind wir in der Lage, Entwicklungszeiten zu verkürzen. Das zahlt auch auf die Nachhaltigkeitsstrategie von Continental ein. Autonome Fahr- und Assistenzsysteme müssen bei unzähligen Testfahrten trainiert werden. Der Einsatz von KI für genau diesen Zweck vermeidet unnötige Straßenkilometer von Testfahrzeugen. Gleichzeitig geht es darum, mithilfe von KI die Qualität unserer Produkte weiter zu verbessern, um damit Wettbewerbsvorteile zu generieren. Sicheres, hochautomatisiertes und autonomes Fahren hängt stark von der KI ab. Wer sonst sollte also an der Spitze dieser Entwicklung stehen als Continental, wo wir seit mehr als 150 Jahren die besten Lösungen für die Sicherheit der Menschen im Straßenverkehr finden?
Wo setzt Continental KI schon ein und welche Produkte basieren darauf?
Zum einen in der Produktion selbst etwa bei der Kontrolle elektronischer Bauteile im Rahmen der Qualitätssicherung. Aber auch durch den Einsatz kollaborativer Roboter, die dank maschinelles Lernen die Kolleginnen und Kollegen in den Werken bei vielen immer komplexeren Herstellungsprozessen unterstützen und entlasten. Maschinen lernen selbst aus Fehlern und optimieren automatisch ihr Verhalten. Bei den Produkten liegt der Schwerpunkt auf der Entwicklung intelligenter Assistenzsysteme und den Technologien rund um das autonome Fahren, etwa bei Computer Vision, also dem maschinellen Sehen.
Was unternimmt Continental, um sicherzustellen, dass KI-Technologie etwa rund um das autonome Fahren zuverlässig funktioniert?
Continental ist stark, wenn es um KI-Absicherung in Deutschland geht, aber wir können das Thema nicht allein bewältigen. Deshalb ist unsere Beteiligung an Projekten wie dem Public-Private-Partnership-Projekt zur KI-Absicherung mit mehr als 20 beteiligten Parteien so wichtig. 36 Monate lang haben wir in einem Konsortium mit anderen Partnern nach einem Branchenkonsens gesucht über eine allgemeine Sicherheitsstrategie für KI-Funktionen im Fahrzeug. Wir haben hier vieles erreicht. Dennoch war das Projekt nur ein erster Schritt. Es sind bereits zahlreiche Folgeprojekte in der Pipeline, um gute maschinelle Lernmodelle für andere Funktionen zu erhalten, die beim autonomen Fahren benötigt werden, zum Beispiel für die Vorhersage und Planung von Kurven sowie für die Sensorfusion.
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