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MD.VORLESUNG – Maschinelles Lernen: Gegenwart und Zukunft

Dr. Martin Hofmann ist der Chief Information Officer (CIO) bei Volkswagen. Am 19. Oktober 2017 spricht er auf dem politischen Abend des Kaiserlichen Automobil-Clubs in Berlin über IT und maschinelles Lernen. Laut eigenen Angaben steckt Volkswagen jährlich rund 5 Milliarden Euro in seine IT-Abteilung, dennoch fällt es dem Unternehmen schwer sich schnell genug anzupassen und neue Technologien zu entwickeln. Das liegt laut Hofmann vor allem an der rasanten Entwicklung, die sich in den letzten Jahren abgespielt hat. Beispielsweise hat sich das Smartphone in den letzten zehn Jahren komplett etabliert und ist aus dem heutigen Alltag nicht mehr wegzudenken. Große Unternehmen, die ihre alten Strukturen dem Wandel erst anpassen müssen stehen daher vor großen Herausforderungen.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen entsteht dann, wenn ein künstliches System aus ihm zur Verfügung gestellten Beispielen zu abstrahieren lernt und das gewonnene Wissen auf noch nicht bekannte Situationen anwenden kann. Das bedeutet, dass beispielsweise ein Computer nicht einfach nur abgespeicherte Daten korrekt wiedergeben kann, sondern neu abgespeicherte Daten zusammensetzt und sortieren kann. Aufgrund dessen gibt es nicht wenige, die kritisch auf Unternehmen wie Google, Facebook und Amazon schauen, da diese große Mengen an Daten speichern, um ihren Algorithmen die Möglichkeit zu geben, Verbesserungsmöglichkeiten und neue Potentiale zu finden.

Um diese Systeme zu optimieren, benötigt es vor allem Rechenleistung, aber nicht nur die Hardware spielt eine große Rolle, denn auch die zugehörige Software ist entscheidend. In den letzten Jahren hat sich in beiden Bereichen viel getan. Die Rechenleistung steigt in großen Schritten an und die Entwicklung einer Software benötigt keine Jahre mehr, sondern meist nur wenige Wochen oder Monate. Dies hilft den Algorithmen, riesige Datenmengen zu analysieren und interpretieren. Doch wie funktionieren beziehungsweise lernen diese Systeme?

Künstliche Systeme oder Algorithmen lernen in drei einfachen vorab programmierten Schritten. Der erste Schritt ist die Erlernung von Mustern aus den gegebenen Beispielen. Im zweiten Schritt versucht der Algorithmus, auf Basis der gelernten Muster, die richtige Entscheidung für die Zukunft vorherzusagen. Der dritte und letzte Schritt schließt den Kreislauf des Lernprozesses ab, in dem die getroffene Entscheidung mit der eingetretenen Realität abgeglichen wird und gegebenenfalls auch optimiert wird. In anderen Worten: Das System leitet Verhalten ab, trifft eigene Entscheidungen und analysiert diese sofort wieder. Durch diesen Prozess entsteht eine künstliche kognitive Intelligenz die in manchen speziellen Bereichen genauso gut oder besser agiert als ein Mensch. Dies gilt im Moment allerdings nur für spezifische und genau abgesteckte Situationen. Speziell im Bereich des autonomen Fahrens spielt sie eine unverzichtbare Rolle.

Stauvermeidung

Hofmann berichtet, dass Volkswagen ein IT- Team aus München zusammengestellt hat, um Verkehrsstaus zu analysieren. Ein halbes Jahr haben sie anhand von Live-Daten versucht, auf einer bestimmten Strecke in Beijing den Verkehr intelligent umzuleiten, sodass alle schneller an ihr Ziel gelangen. Dazu haben sie 418 Taxis mit GPS ausgestattet und den Fahrern, bevor sie den Stau erreicht haben, eine von drei mögliche Routenoptionen empfohlen. Drei Möglichkeiten deshalb, weil eine Alternative alleine rechnerisch nicht ausreichen würde, um das gesamte Verkehrsaufkommen zu entzerren. Mathematisch betrachtet bedeutet das eine Kombinatorik von 3418, einer Zahl die ausgeschrieben 200 Stellen hat.

Mit einem Supercomputer oder Cloudcomputing dauert diese Berechnung mehrere Tage oder gar Wochen. Volkswagen hat deshalb auf einen Quantencomputer und maschinelles Lernen gesetzt. Dieser Computer ermöglichte ihnen eine sekundenschnelle Analyse der Daten, welche sie direkt an die Fahrer des Autos weitergeben haben, damit diese gar nicht erst im Verkehrsstau stecken bleiben. Die dauerhafte Analyse der Verkehrsdaten durch den Quantencomputer und das Anwenden von gelernten Mustern durch maschinelles Lernen, führten zu einer Signifikaten Verbesserung des Verkehrs in Beijing, in der alle Verkehrsteilnehmer ihre unterschiedlichen Ziele schneller erreichten.

Gegenwart und Science-Fiction

Maschinelles Lernen und die daraus resultierende künstliche Intelligenz sind demnach keine Zukunftsmusik mehr, sondern bereits heute Realität. Hofmann macht zudem deutlich, dass Volkswagen nicht der einzige Konzern ist, der sich damit auseinandersetzt und daher Entwicklungen in naher Zukunft in allen Bereichen zu sehen sein werden.

Auch die Rechenleistung stellt in der Gegenwart, durch Ansätze wie Cloudcomputing oder den Quantencomputer, kaum noch Probleme da.

Das zu lösende Problem in der Zukunft sieht Hofmann im Kompetenzaufbau innerhalb von Deutschland. Deshalb appelliert er an die deutschen Hochschulen, mehr Fachkompetenzen in diesem Bereich aufzubauen und mehr junge Menschen zu fördern, die sich damit beschäftigen wollen.

Sie wollen mehr über dieses Thema erfahren? Clark Parsons Vortrag über Digitalwirtschaft finden Sie hier.

 

Dauer: 28:35

Produktion: Oktober 2017

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