Gaia-X 4 KI: Europäische Daten-Cloud soll automatisiertes Fahren voranbringen

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Ein Schwerpunkt des von Deutschland und Frankreich initiierten Cloud-Projekts Gaia-X liegt auf dem Bereich Mobilität. Ein Konsortium aus Wirtschaft und Forschung mit 16 Partnern hat sich nun unter dem Aufhänger "Gaia-X 4 KI" zusammengeschlossen, um konkrete Dienste für die Automobilindustrie in der europäischen Rechnerwolke mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) zu entwickeln. Es soll zugleich dabei helfen, das vernetzte und automatisierte Fahren sicher auf die Straße zu bringen.

Bei dem im Juni gestarteten Vorhaben handelt es sich um das erste im Themenfeld "Future Mobility" von Gaia-X. Es läuft bis Mitte 2024, hat ein Budget von 18 Millionen Euro und wird durch das Bundeswirtschaftsministerium finanziell gefördert. Vier weitere Teilprojekte in dem Spektrum sind noch für dieses Jahr geplant.

Digitale Verkehrsinfrastruktur

Die wissenschaftliche Leitung von Gaia-X 4 KI hat das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) übernommen. Mit an Bord sind zudem unter anderem die Fraunhofer-Gesellschaft, Die Hochschule Offenburg, die Leibniz-Universität Hannover und die TH Ingolstadt. Die Industrie ist etwa mit Intel, der Deutschen Telekom, der IAV, Intel und Softwarefirmen vertreten.

"Gaia-X ist ein Baustein für eine zukünftige digitale Verkehrsinfrastruktur, die eine Art digitalen Zwilling für Verkehrssituationen schafft", bringt Frank Köster, Gründungsdirektor des DLR-Instituts für KI-Sicherheit, ein Beispiel für den geplanten Gebrauch des Projekts als virtuellen "Trainingsraum für die Mobilität von morgen". Ganz praktisch würden darin unter anderem Ampeln oder Spurmarkierungen ihre Entsprechung in einer digitalen Welt haben. Dort könnten so Anwendungen erprobt werden, "die anschließend ganz real im Verkehr funktionieren".

Die Zukunft der Mobilität habe generell viel mit Daten zu tun, heißt es beim DLR: Bei Planung, Bau und auch Betrieb von Fahrzeugen fielen riesige Datenmengen an. Um diese und die mit ihnen verbundenen Dienste weiterentwickeln zu können, helfe Gaia-X 4 KI.

KI für automatisiertes Fahren

"Wir können auf sichere Künstliche Intelligenz nicht verzichten, wenn wir automatisiert fahren und vernetzt produzieren wollen", führt Köster aus. Einbezogene Datenbestände bräuchten hier eine gleichbleibend hohe Qualität, "damit wir daraus verlässliche KI-basierte Funktionen ableiten können". Zudem sei die von den Gaia-X-Initiatoren ins Zentrum gestellte Datensouveränität ein großes Thema in diesem Bereich: "Wie stellen Unternehmen ihre Daten bereit, ohne dass sie offen kommuniziert werden?", laute eine entscheidende Frage.

Dafür könnten dem Experten zufolge homomorphe Verschlüsselungsverfahren genutzt werden, bei denen Analysen auf verschlüsselten Daten laufen. Die Beteiligten steuerten so selbst, "wie viel sie preisgeben".

Ein Pluspunkt ist für Köster auch das mit Gaia-X angestrebte breite Netzwerk an Partnern, das auch Bereiche wie die Energiewirtschaft und Smart City branchenübergreifend zusammenbringe: "Das eröffnet Optionen für Ladeinfrastrukturen oder die Weiterentwicklung von Städten über die Digitalisierung." Als weitere künftige Einsatzgebiete sieht der Forscher die smarte Reiseplanung, die vereinfachte Nutzung von Mobilitätsangeboten sowie deren Flexibilisierung und Individualisierung. Aber auch die Wartung von Fahrzeugen und Verkehrsinfrastrukturen könne stärker vorausschauend gestaltet werden.

Big Traffic Data

Letztlich solle es möglich sein, die Mobilitätsdaten aus dem gesamten Produktlebenszyklus etwa eines Autos in einem geschlossenen Kreislauf zu betrachten, ergänzt Projektkoordinator Sascha Knake-Langhorst vom DLR-Institut für Verkehrssystemtechnik in Braunschweig. "Dazu müssen etwa eine gemeinsame Datenbasis und Schnittstellen entwickelt und das Ganze in integrierten Datenräumen gekoppelt werden". Dafür sei Gaia-X ideal. KI könne dort etwa dabei helfen, die Umgebung eines Fahrzeugs zu erkennen und zu deuten. Entsprechende Modelle könnten nur dann erfolgreich entwickelt werden, wenn sie auf eine hochwertige und große Datenmenge zurückgreifen, auf der das Training und die Tests der Algorithmen laufen.

Das Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik (ISST) hat parallel nach eigenen Angaben die Aufgabe übernommen, für den Austausch und die Kompatibilität zwischen Gaia-X 4 KI und dem Dachprojekt zu sorgen. Dazu implementiere man federführend die notwendigen Schnittstellen und unterstütze die Beteiligten bei "der Orchestrierung der Dienste" und dem Aufbau eines speziellen Datenraums für den Mobilitätssektor.

Vom Fahren zum Gefahrenwerden. Autonome Fahrzeuge, Personentransport und die Zukunft des Verkehrs

Autonomes Fahren, die Auswirkungen auf den Personentransport mit Robotaxis, people movern, autonomen Bussen und die notwendigen Techniken und Regularien beschäftigen uns in einer zehnteiligen Serie, deren einzelne Artikel bis zum 14. Mai werktags erscheinen.

• Teil 1: Fahrerloser Passagiertransport – es geht los!
  Im Verkehrsausschuss des Bundestages geht es am Montag, den 3. Mai, um autonome Flotten, woanders gehören Robo-Taxis fast schon zum Alltag. Der Start der Serie zum Thema.

• Teil 2: 2008: Das Projekt "Chauffeur" geht an den Start
  Seit nunmehr 14 versucht Google aus der Selbstfahrtechnologie ein funktionierendes Geschäftsmodell zu machen, wir zeichnen die Entwicklung nach.

• Teil 3: Pandemie-Effekt: Robotaxis nehmen an Fahrt auf
  Technisch scheint ihr Betrieb annähernd gelöst zu sein, aber wie sieht es mit der Wirtschaftlichkeit einer fahrerlosen Flotte aus? Ein Überblick.

• Teil 4: USA – Eldorado für Testbetriebe mit Robotaxis
  In einigen Bundesstaaten laufen Testbetriebe, Kalifornien hat gar den kommerziellen Betrieb reguliert. Von Joe Biden erhofft sich die Branche den Durchbruch.

• Teil 5: Robo-Taxis – wer macht das Rennen in den USA?
  Zwei Dutzend Unternehmen testen autonome Flotten, in Kalifornien wird das Rennen vermutlich entschieden. Wir geben einen Überblick über das Bewerberfeld.

• Teil 6: Wie Kalifornien, nur größer: Robotaxis in China
  Der potenziell größte Markt für autonome Flotten kann sich in puncto Technologie, Testbetriebe und Kapitalausstattung der beteiligten Firmen sehen lassen.

• Teil 7: China: Autonomes Fahren durch Planwirtschaft
  Experimentierfreudige Start-ups, staatliche Infrastrukturförderung und eine hohe Akzeptanz in der Bevölkerung machen autonome Flotten in China zum Erfolgsrezept.

• Teil 8: Automatische Shuttles – der europäische Weg?
  Robotaxi-Testläufe finden sich in Europa keine, dafür immer mehr autonome Shuttles, die als Teil des öffentlichen Verkehrs zaghafte Fahrversuche unternehmen…

• Teil 9: Grüne Welle für Robotaxis auch in Deutschland?
  Dieser Tage debattiert der Bundestag einen Gesetzesvorschlag aus dem Verkehrsministerium, der Robotaxis auch bei uns den Weg ebnen könnte.

• Teil 10: Fahrerloser Transport als Teil der Verkehrswende
  Robo-Taxis, people mover und autonome Shuttles – können autonome Flotten einen Beitrag zur Verkehrswende leisten?

(jk)