Microsoft macht KI-Tools für Drohnen, Roboter und Autos quelloffen

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Die “Aerial Informatics and Robotics Platform” richtet sich an Entwickler. Sie bietet einen Simulator und eine Sammlung von Anwendungen, die bei der Code-Erstellung helfen sollen. Ziel ist es, KI-basierte Roboter, Drohnen und autonome Fahrzeuge in einer natürlichen Umwelt zu differenzieren und zu antizipieren.

Die von Microsoft Research entwickelte Aerial Informatics and Robotics Platform steht Entwicklern, die sich mit Systemen füpr die Steurung von Drohnen, Robotern und autonomen Fahrzeugen beschäftigen, jetzt auf GitHub als Open Source zur Verfügung. Laut Microsoft bietet die Plattform auch Tools, mit denen sich Steuerungssysteme in Hinblick darauf testen und trainieren lassen können, wie sie mit Hindernissen umgehen. Diese Tools sind allerdings noch in der Betaversion.

KI (Bild: Shutterstock.com/agsandrew)

Die Plattform umfasst auch Software, die beim Schreiben von Programmen zur Kontrolle autonomer Fahrzeuge hilft. Außerdem steht ein Simulator bereit, mit dem sich mit Künstlicher Intelligenz (KI) ausgestattete Systeme in einer virtuellen Welt testen lassen. Das soll dabei helfen, KI-Systemen “beizubringen”, wie sie Hindernisse erkennen und ihnen ausweichen können. Maschinen haben dabei nämlich deutlich mehr Schwierigkeiten, als durchschnittliche Menschen.

Beispielsweise erkennen Maschinen einen Baum nicht unmittelbar als solchen und wissen daher auch nicht, dass er – zumindest sein Stamm – sich nicht bewegt. Umgekehrt verhält es sich bei einem Auto: Während ein Mensch in der Regel intuitiv erfasst, ob das Fahrzeug fährt oder geparkt ist, benötigt die Maschinen und ihre künstliche Intelligenz dafür Messdaten und Informationen. Durch Einflüsse wie Schatten, Reflexionen und Wolken verkomplizieren sich die Datensammlung und die Entscheidungsfindung.

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Menschen können zudem auch einschätzen, welches “Verhalten” bestimmte Gegenstände für gewöhnlich haben oder mit welchen Ereignissen sie im nächsten Moment rechnen müssen. Beispielsweise sollte ein Fahrradfahrer wissen, dass auch aus einer möglicherweise verdeckten Einfahrt ein Fahrzeug herauskommen könnte und sich dementsprechend bremsbereit halten. Und ein Autofahrer sollte wissen, dass er beim Rechtsabbiegen nicht nur auf Fahrradfahrer parallel zur eigenen Fahrtrichtung achten muss, sondern dass es auch immer wieder welche gibt, die ihm in der Straße entgegenkommen können und möglicherweise selbst rechts abbiegen wollen und so seinen Fahrweg kreuzen.

Lieferroboter (Bild: Schweizerische Post)
Einem Lieferroboter, wie ihn derzeit die Schweizer Post erprobt, fällt es wesentlich schwerer, seine Umwelt zu erfassen und deren Verhalten vorherzusagen, als einem Menschen (Bild: Schweizerische Post)

Während Menschen aber schon automatisch und unbewusst kontextbezogen differenzieren und antizipieren, haben KI-basierte Systeme diese Fähigkeit nicht. Bei Robotern, Drohnen und anderen autonomen Fahrzeuge müssen diese Fertigkeiten gezielt trainiert werden.

Weil das ausgesprochen komplex sei, befänden sich selbstfahrende Autos und autonome Drohnen auch immer noch in der Entwicklungsphase, erklärt Microsoft-Expertin Allison Linn in einem Blogbeitrag. Die Forscher von Microsoft Research wollen es ihr zufolge mit Aerial Informatics and Robotics Platform ermöglichen, das sich technische Geräte autonom und sicher in der realen Welt bewegen können. Dazu werde damit die reale Welt simuliert, statt wie sonst so oft auf eine virtuelle Welt mit festen Regeln zu setzen.

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