Start-ups vs. Marktführer: Mehr KI soll autonome Autos auf die Straße bringen Auto Bilderkennung
schwergetan haben. Im Mai gab Wayve nun bekannt, dass es mit Microsoft zusammenarbeitet, um sein neuronales Netzwerk auf Azure, dem cloudbasierten Supercomputer des Tech-Riesen, zu trainieren.
Investoren haben schon mehr als 100 Milliarden US-Dollar in den Bau von selbstfahrenden Autos gesteckt. Das ist ein Drittel dessen, was die NASA ausgegeben hat, um Menschen auf den Mond zu bringen. Doch trotz jahrzehntelanger Entwicklungsarbeit und unzähligen Kilometern auf der Straße steckt die fahrerlose Technologie noch in der Pilotphase fest. "Wir sehen außerordentlich hohe Ausgaben für sehr begrenzte Ergebnisse", sagt Kendall.
Aus diesem Grund setzen Wayve und andere Start-ups für autonome Fahrzeuge – wie Waabi und Ghost, beide in den USA, sowie Autobrains aus Israel – voll auf KI. Sie bezeichnen sich selbst als "AV2.0" und setzen darauf, dass sie mit intelligenterer und billigerer Technologie die derzeitigen Marktführer überholen können.Autonome Autos warten auf den Durchbruch
Wayve will nach eigenen Angaben das erste Unternehmen sein, das fahrerlose Autos in 100 Städten einsetzt. Aber ist das nur ein weiterer Hype einer Branche, die sich schon seit Jahren an ihrem eigenen Angebot berauscht? "In diesem Bereich wird viel zu viel verkauft", sagt Raquel Urtasun, die vier Jahre lang das Team für selbstfahrende Autos bei Uber leitete, bevor sie 2021 Waabi gründete. "Es wird auch nicht erkannt, wie schwierig die Aufgabe überhaupt ist.
Das ist die neue Idee. Anstatt ein System mit mehreren neuronalen Netzen zu bauen und diese von Hand miteinander zu "verdrahten", bauen Wayve, Waabi und andere jeweils ein massives neuronales Netzwerk, das die Details für sich selbst herausfindet. Wenn man der KI genügend Daten zur Verfügung stellt, lernt sie, die "Eingaben" in "Ausgaben" umzuwandeln – ähnlich wie ein Kind, das Fahrradfahren lernt.
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