KI Data Tooling

Die Universität Kassel ist neben 17 weitern Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft an dem Verbundprojekt „KI Data Tooling“ beteiligt. Für das Vorhaben erhält sie ab April 2020 für einen Zeitraum von drei Jahren vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) eine Fördersumme in Höhe von insgesamt knapp 850.000€. Das Verbundprojekt ist Teil der KI-Projektfamilie der Initiative „Autonomes und Vernetztes Fahren“ der deutschen Automobilindustrie.

Künstliche Intelligenz (KI) und insbesondere das maschinelle Lernen sind die Schlüsseltechnologien des autonomen Fahrens. Leistungsfähige Computer und Algorithmen erlernen selbstständig Erkennungs- und Lösungsmuster, wie beispielsweise die automatische Erkennung von Verkehrsschildern, anderen Fahrzeugen oder Fußgängern mit Hilfe von Kamerabildern, Radar- oder Laserdaten.

In der hier gezeigten urbane Verkehrssituation, in der ein autonom fahrendes Fahrzeug hinter einem Radfahrer auf eine Kreuzung zufährt wird die Umgebug durch die im Fahrzeug eingebaute Kamera wahrgenommen. Die mittels maschineller Lernmethoden „angelernte“ KI versucht alle Verkehrsteilnehmer im Kamerabild zu erkennen. Da das Wetter regnerisch ist und die Sicht eher schlecht wird das entgegenkommende Fahrzeug nicht erkannt. Jedoch ist es zur Absicherung der automatisierten Fahrfunktionen notwendig, dass eine KI auch in solchen schwierigen und zumeist auch kritischen Situationen zuverlässig funktioniert. Im Rahmen des KI Data Tooling Projekts sollen daher Werkzeuge entwickelt werden, die solche kritischen und von der KI nicht gut abgedeckten Situationen automatisiert identifizieren können. Damit eine KI „angelernt“ und ihre Funktionalität abgesichert werden kann ist jedoch eine große Menge an Beispieldaten erforderlich. Eine derartige Datenbasis kann Entwicklungszyklen und Erprobungsphasen erheblich verkürzen. Im Projekt „KI Data Tooling“ werden Methoden und Werkzeuge für einen effizienten Aufbau der Datenbasis für das automatisierte Fahren entwickelt. Allerdings werden nicht nur die Funktionen für autonomes Fahren auf KI beruhen. Bereits zum Aufbau der dafür notwendigen Datenbasis sind schon KI-Methoden erforderlich. Diese neuen Methoden werden beispielhaft am Fallbeispiel der Erkennung von ungeschützten Verkehrsteilnehmern (zum Beispiel Fußgänger) erprobt.

Die Forscherinnen und Forscher des Fachbereichs Intelligente Eingebettete Systeme (Prof. Dr. Bernhard Sick) leiten im Verbundprojekt „KI Data Tooling“  gemeinsam mit BMW das Teilprojekt „Qualitätsanforderungen und Effizienzpotenziale der Datengenerierung und -bereitstellung“ und sind zudem hauptverantwortlich für die Bereitstellung von Daten zu sogenannten von Corner Cases. Bei Corner Cases handelt es sich um selten, aber oft kritische Stituationen im Straßenverkehr. Darüber hinaus ist die Universität Kassel federführend bei Automatisierung des Datenveredelung (Annotation mit zusätzlichen Informationen) unter Verwendung von Methoden des aktiven Lernens.