Ford nutzt die Google Prediction API für Fahrtipps

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Köln, 6. Juni 2011 – Was hat Ford mit Amazon zu tun? Beide befassen sich mit der "Google Prediction API", einem Tool, das gesammelte Daten auswerten kann und bei späteren Anfragen von Nutzern daraus abgeleitete Empfehlungen zurückgibt. Mechanismen dieser Art erlebt man heute sehr plastisch bei Online-Shops, zum Beispiel dann, wenn einem eisern so ähnliche Schuhe angepriesen werden, wie man sie schon vor Wochen erworben hatte. Die Funktionalität beruht auf mehreren Stellgrößen: zum Beispiel den Wünschen der Benutzer, der Verknüpfung des Verhaltens verschiedener Menschen und – trotz aller Automatisierung – einer qualifizierten Einordnung der Datenstruktur durch Fachleute.

Wo Du wolle?

Das Beispiel Amazon hat den Vorteil, dass die Ideen leichter verständlich werden, mit denen sich einige Ford-Entwickler befassen. Sie wollen die Daten ihrer eigenen Forschung sowie die von Autofahrern zusammen speichern und auswerten, damit beim Fahren oder bei Fahrtantritt hilfreiche Empfehlungen ausgesprochen werden können. Beispiele für solche Hilfestellungen sind "maßgeschneiderte" Fahrempfehlungen oder ein angepasstes Antriebsmanagement, das auf die zu fahrende Strecke optimiert ist. Von einer Serienanwendung ist Ford zwar noch ein gutes Stück entfernt, man meint es aber nach eigenem Bekunden ernst.

In der Praxis könnte das etwa so aussehen: Man steigt ins Auto und meldet sich bei seinem Bordcomputer an, der per Internet auf die Daten in der "Cloud" zugreift, welche auch die eigenen, gespeicherten Fahrprofile umfassen. Kollege Computer meldet sich zum Dienst: "Guten Morgen, möchten Sie zur Arbeit fahren?" Weil ich "ja" sage, geht er kurz in sich, ermittelt die Fahrtstrecke zur Arbeit und passt das Motormanagement der Route an. Man stelle sich zum Beispiel einen Plugin-Hybrid vor, der einige Dutzend Kilometer rein elektrisch fahren kann. Mithilfe der Prediction API könnte das Auto genügend Ladezustand vorhalten, um durch ein Stadtgebiet zu fahren, in dem zu dieser Tageszeit nur Nullemissionsautos fahren dürfen.

Die Cloud denkt mit

Ideen dieser Art sind nicht neu – im Auto trotzdem nicht realisiert – was sich mit Google schnell ändern könnte, weil der Datensammel-Gigant diese Form "intelligenten" Agierens in anderen Bereichen längst zur Realität gemacht hat. Man könnte die Prediction API als eine einfache Form künstlicher Intelligenz begreifen, weil sie dazu in der Lage ist, bestimmten Kriterien genügende Daten zu vergleichen, zu sammeln und zu bewerten und daraus Empfehlungen abzuleiten. Das Sammeln der Daten (natürlich freiwillig, wie betont wird) bedeutet, dass Fahrtzeiten, Routen und wohl auch das Fahrverhalten gespeichert werden. Diese Daten werden dann in die "Cloud" übergeben, wo sich mit der Zeit ein Verhaltensmuster bildet und wo sie mit der Expertise verknüpft werden sollen, die von Ford stammt. So könnte das System zum Beispiel anhand von Tageszeit und Startpunkt präjudizieren, dass der Fahrer zur Arbeit möchte und seinen Dialog wie oben beschrieben beginnen.