Podiumsdiskussion zum autonomen Fahren der Zukunft im Kontext von „nxtAIM“
Die deutsche Automobilbranche befindet sich in einem Transformationsprozess hin zur Elektromobilität und softwarebasiertem Fahren. Generative KI birgt das Potenzial, das autonome Fahren auf ein neues Level zu heben: Denn nur durch ihren Einsatz wird eine sichere hochautomatisierte Fahrfunktion in jedem Verkehrskontext möglich.
Zu diesem Thema diskutierten am Montag Vertreter:innen aus Politik und Industrie in einem Panel, zu dem das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) geladen hatte. Anlass für den Termin war das von der VDA Leitinitiative autonomes und vernetztes Fahren initiierte und vom BMWK geförderte Leuchtturmprojekt nxtAIM – Generative Methoden zu Perzeption, Prädiktion und Planung.
Für das Forschungszentrum Jülich war Prof. Dr. Astrid Lambrecht vor Ort – denn das Jülich Supercomputing Centre (JSC) ist an nxtAIM, welches generative Modelle für eben diesen Zweck entwickelt, direkt involviert. Zum einen kann am JSC die benötigte Rechenkapazität beantragt und bereitgestellt werden. Zum anderen bringt es mit mehreren Wissenschaftler:innen rund um Dr. Stefan Kesselheim (JSC) und Dr. Andreas Lintermann (JSC) eigene Expertise ein, um neuartige Methoden im Bereich hochskalierbarer KI auf Supercomputern zu entwickeln. Neben Frau Lambrechts Teilnahme an der Podiumsdiskussion war auch Marcel Aach (JSC) bei der Veranstaltung und nutzte die Gelegenheit, sich mit anderen Expert:innen über den Einsatz von Supercomputern für autonomes Fahren und KI auszutauschen.
Generative KI und der Mut zur Innovation
Auf welche Weise und wie schnell wird autonomes und vernetztes Fahren in allen Verkehrssituationen durch den Einsatz „generativer KI“ Realität? Wo stehen Deutschland und Europa bei KI-Anwendungen im globalen Vergleich und welchen Beitrag können Industrie, Politik und Forschung im Schulterschluss leisten, um Deutschland wettbewerbs- und zukunftsfähig zu halten? Diesen und andere Fragen nahmen sich in der 60-minütigen Debatte neben Astrid Lambrecht der Bundeswirtschaftsminister Robert Habeck, Entwicklungsvorstände der Branche – Mercedes-Benz CTO Markus Schäfer, Continental Automotive CTO Gilles Mabire, Bosch Mobility CTO Dr. Mathias Pillin, Valeo Deutschland Chef Holger Schwab, AVL EVP Jens Poggenburg und BIT TS-Geschäftsführerin Cornelia Denk – sowie der VDA-Geschäftsführer Dr. Marcus Bollig an. Sie waren sich einig, dass die ambitionierten Ziele nur gemeinsam erreicht werden können. Denn es braucht innovative Technik, schnelles Rechnen, große Datensätze, finanzielle Förderung und eine Einigkeit bezüglich Chancen und Risiken: Sicherheit, das wurde sehr deutlich, steht für alle an erster Stelle. Damit ist sowohl die Sicherheit der künftigen KI-gesteuerten Autos im Straßenverkehr gemeint als auch die der Daten.
Große KI-Modelle, wie sie für das autonome Fahren notwendig sind, benötigen Supercomputer der obersten Leistungsklasse, auf denen sie trainiert werden. Im Forschungszentrum Jülich entsteht mit JUPITER derzeit einer der leistungsstärksten KI-Rechner der Welt. Er wird in diesem Projekt von Wissenschaft und Wirtschaft gemeinsam genutzt. In der engen Zusammenarbeit an dieser einzigartigen Maschine liegt der Schlüssel zu Innovationen, die Europa souverän und wettbewerbsfähig halten."
Foundation Models für das Autonome Fahren der Zukunft
Der Kernansatz von nxtAIM ist es, so genannte Foundation Models für das Autonome Fahren zu erstellen. Das sind KI-Modelle, die auf sehr breit angelegten Datensätzen für sehr lange Zeit mit einem generellen Ziel trainiert werden. Durch dieses generelle Training können sie später auf eine Vielzahl von spezielleren Aufgaben angepasst werden. Einmal trainiert, können sie passgenaue Szenen generieren, mit denen existierende Systeme in autonomen Fahrzeugen auf ihre Sicherheit getestet werden können. Auch weitere Anwendungen im Bereich des autonomen Fahrens sind möglich.
Dabei hängt die Leistungsfähigkeit von generativen KI-Modellen, insbesondere von Foundation Models, maßgeblich von zwei Faktoren ab: Das Datenvolumen, auf dem trainiert wird und die Rechenressourcen, mit denen das Modell trainiert wird. In nxtAIM laufen diese beiden Grundvoraussetzungen für erfolgreiche KI-Modell zusammen: Die beteiligten Industriepartner stellen (unter Wahrung der datenschutzrechtlichen Randbedingungen) große Datensätze für das Training bereit. Am JSC kann die benötigte Rechenzeit auf Antrag (Peer-Review) verfügbar gemacht werden.
Das JSC bringt in das Projekt Erfahrungen aus zahlreichen Projekten im Bereich generativer KI ein (z. B. „OpenGPT-X“ und Projekte der „Helmholtz Foundation Model Initiative“). Im nxtAIM Projekt kooperiert es nicht nur mit den genannten deutschen Industriepartnern aus der Automobilbranche, sondern auch mit führenden deutschen akademischen Gruppen in der Computer-Vision- und KI-Forschung, beispielsweise mit der Gruppe von Prof. Brox an der Universität Freiburg und der Gruppe von Prof. Ommer an der Ludwig-Maximilians-Universität München.
Unter Nutzung der einmaligen Infrastruktur des FZJ und im Austausch mit KI-Koryphäen sowie den Schlüssel-Industriepartnern können innovative Verfahren erarbeitet werden, die das hochautomatisierte Fahren in Deutschland und Europa weiterbringen und potenziell auch in zahlreichen weiteren Feldern Anwendung finden.
Die Veranstaltung wurde gestreamt und ist online abrufbar: https://www.youtube.com/live/9wqTUQj3kKE
Kontakt: Andreas Lintermann (JSC), Stefan Kesselheim (JSC)