Das Problem ist, dass eine KI, um zu lernen, mit dem Chaos auf echten Straßen umzugehen, der gesamten Bandbreite von Ereignissen ausgesetzt sein muss, denen sie begegnen könnte. Aus diesem Grund haben Hersteller von fahrerlosen Autos das letzte Jahrzehnt damit verbracht, Millionen von Kilometern auf Straßen auf der ganzen Welt zu fahren. Einige wenige, wie Cruise und Waymo, haben damit begonnen, Fahrzeuge ohne menschliche Fahrer in einer Handvoll ruhiger städtischer Umgebungen in den USA zu testen. Aber der Fortschritt ist immer noch langsam. „Warum haben wir keine Erweiterung dieser kleinen Piloten gesehen? Warum sind diese Fahrzeuge nicht überall?“ fragt Urtasun.
Urtasun erhebt kühne Ansprüche für den Chef eines Unternehmens, das seine Technologie nicht nur nicht im Straßenverkehr getestet hat, sondern nicht einmal über echte Fahrzeuge verfügt. Aber indem sie die meisten Kosten für das Testen der Software auf der Straße in echten Fahrzeugen vermeidet, hofft sie, einen KI-Fahrer schneller und billiger als ihre Konkurrenten zu bauen und der gesamten Branche den dringend benötigten Schub zu geben.
Virtuelle Fahrer
Waabi ist nicht das erste Unternehmen, das realistische virtuelle Welten entwickelt, um selbstfahrende Software zu testen. In den letzten Jahren hat sich die Simulation zu einer Hauptstütze für Hersteller von fahrerlosen Autos entwickelt. Die Frage ist jedoch, ob die Simulation allein ausreichen wird, um der Industrie dabei zu helfen, die letzten technischen Hindernisse zu überwinden, die sie daran gehindert haben, ein tragfähiges Angebot zu werden. „Noch hat niemand die Matrix für selbstfahrende Autos gebaut“, sagt Jesse Levinson, Mitbegründer und CTO von Zoox, einem Startup für autonome Fahrzeuge, das 2020 von Amazon gekauft wurde.
Tatsächlich verwenden inzwischen fast alle Hersteller von autonomen Fahrzeugen Simulationen in irgendeiner Form. Es beschleunigt das Testen, setzt die KI einer größeren Bandbreite von Szenarien aus, als sie auf echten Straßen sehen würde, und senkt die Kosten. Aber die meisten Unternehmen kombinieren Simulation mit Tests in der realen Welt, wobei sie typischerweise zwischen realen und virtuellen Straßen hin und her wechseln.
Waabi World plant, den Einsatz von Simulationen auf eine neue Ebene zu heben. Die Welt selbst wird von der KI generiert und gesteuert, die sowohl als Fahrlehrer als auch als Bühnenmanager fungiert – sie identifiziert die Schwächen des KI-Fahrers und ordnet dann die virtuelle Umgebung neu an, um sie zu testen. Waabi World bringt mehreren KI-Fahrern gleichzeitig verschiedene Fähigkeiten bei, bevor sie zu einem einzigen Skillset kombiniert werden. Das alles geschieht nonstop und ohne menschliches Zutun, sagt Urtasun.
Seltene Ereignisse
Unternehmen für fahrerlose Autos verwenden Simulationen, um zu testen, wie die neuronalen Netze, die die Fahrzeuge steuern, mit seltenen Ereignissen umgehen – ein Fahrradkurier, der ihnen den Weg versperrt, ein Lastwagen in der Farbe des Himmels, der den Weg versperrt, oder ein Huhn, das die Straße überquert – und sie dann zu optimieren entsprechend.
„Wenn Sie ein Ereignis haben, das selten vorkommt, braucht es Tausende Straßenkilometer, um es richtig zu testen“, sagt Sid Gandhi, der an der Simulation bei Cruise arbeitet, einem Unternehmen, das damit begonnen hat, vollautonome Fahrzeuge auf einer begrenzten Anzahl von Straßen in San Francisco zu testen . Das liegt daran, dass seltene – oder Long-Tail – Ereignisse möglicherweise nur einmal unter tausend auftreten. „Während wir an der Lösung des Long Tail arbeiten, werden wir uns immer weniger auf reale Tests verlassen“, sagt er.