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von Carsten Drees

Autonomes Fahren: So steigern Deepfakes die Qualität der Tests

Oxbotica aus Großbritannien erstellt Software für autonomes Fahren und setzt dabei auf Deepfakes, um schneller und besser testen zu können. 

von Carsten Drees am 26. Juni 2020
  • Email
  • @casi242

Machen wir uns nichts vor: Wenn wir “Deepfake” hören, dann kommen uns meistens negative Assoziationen in den Sinn, zum Beispiel von Hollywood-Schauspielern, die in Pornos montiert werden, oder von Politikern, die plötzlich Dinge sagen, die sie niemals tatsächlich sagen würden.

Dennoch ist es ja nicht von der Hand zu weisen, dass diese per künstliche Intelligenz erstellten Fakes auch einen positiven Impact haben können. Das beweist das Unternehmen Oxbotica aus Großbritannien, welches sich auf Software für autonomes Fahren spezialisiert hat.

Oxbotica setzt nämlich auf eine selbstentwickelte Deepfake-Technologie, die in der Lage ist, Tausende von fotorealistischen Bildern in Minutenschnelle zu erstellen. Diese Technologie ermöglicht es, ein bestimmtes Szenario unter schlechten oder ungünstigen Bedingungen zu reproduzieren. Das Unternehmen behauptet, die Technologie erlaube es ihm, seine autonome Software “sicher” maßstabsgetreu auf jedem Fahrzeug, überall auf der Welt, bei jedem Wetter und zu jeder Tageszeit einzusetzen. Das bedeutet unterm Strich also, dass man in der Lage ist, seine autonomen Fahrzeuge nahezu unendlich vielen Variationen derselben Situation auszusetzen, ohne dass dafür tatsächlich ein Auto auf einer real existierenden Straße unterwegs sein muss.

Schnellere Fortschritte durch Deepfakes

Dadurch, dass die verwendeten Algorithmen die immer gleiche Szene bei schlechtem Wetter, widrigen Bedingungen oder seltenen Vorkommnissen durchspielen kann, glaubt man bei Oxbotica, dass die Technik die kommenden Auto-Generationen nicht nur intelligenter und sicherer machen, sondern auch dafür sorgen, dass der Übergang zum autonomen Fahren beschleunigt wird.

In Windeseile kann man ein Szenario komplett umbauen, egal ob es um die Straßenschilder sind, die ausgetauscht werden, wechselnde Jahres- oder Tageszeiten, unterschiedliche Wetterbedingungen usw. Ein Objekt wie ein Baum kann im Handumdrehen fotorealistisch gegen ein Haus oder ein spielendes Kind ausgetauscht werden, um eine komplett neue Situation zu kreieren.

Aus diesen vielen synthetisch erzeugten Bildern werden mittels der Software dann Tausende lebensechte Erfahrungen erzeugt, die bis ins letzte Detail realistisch sind. Paul Newman, Mitbegründer und Chief Technology Officer von Oxbotica erklärt dazu:

Die Verwendung von Deepfakes ist eine unglaubliche Gelegenheit für uns, die Geschwindigkeit und Effizienz zu erhöhen, um jedem Fahrzeug in jeder Umgebung sicher Autonomie zu verleihen – ein zentraler Punkt unserer Vision der Universellen Autonomie. Was wir hier wirklich tun: Wir bilden eine KI aus mit dem Ziel, dass eine andere KI davon lernen kann. Das ist das Äquivalent dazu, jemandem eine Angelrute statt eines Fisches zu geben. Sie bietet bemerkenswerte Skalierungsmöglichkeiten. Paul Newman, CTO von Oxbotica

Newman betont dabei nochmal, dass man durch die Verwendung von Deepfakes nicht nur die Zahl der Tests exponentiell steigern kann, sondern sie auch sicherer macht. Aktuell wird bei den Tests autonomer Fahrzeuge gern auf die gefahrenen Kilometer verwiesen, die als eine Art Synonym für Sicherheit herhalten müssen. Trotzdem hat man keine Garantie dafür, dass so ein Fahrzeug dann hinreichend gewappnet ist für jede vorstellbare Situation. Dennoch stellt der CTO des Unternehmens klar, dass diese per KI erstellten Tests nicht reale Tests ersetzen können oder sollen, sondern eine nützliche und zeitsparende Ergänzung darstellen.

Technisch setzt man — wie so oft bei künstlicher Intelligenz — aus zwei neuronalen Netze, bei der die erste versucht, immer überzeugendere gefälschte Bilder zu erstellen, während die andere versucht zu erkennen, welche real sind und welche reproduziert wurden.

Die Oxbotica-Ingenieure haben dazu einen Feedback-Mechanismus entwickelt, bei dem sich beide Entitäten mit der Zeit verbessern, um ihren Gegner zu überlisten. Im Laufe der Zeit wird — so zumindest die Hoffnung des Teams — der Erkennungsmechanismus nicht mehr in der Lage sein, den Unterschied zu erkennen. Das wiederum bedeutet, dass das Deepfake-KI-Modul bereit ist, zur Generierung von Daten zum Unterrichten anderer KI eingesetzt zu werden.

Von den Tests bei Oxbotica profitieren mittelfristig also auch andere Unternehmen und ihre künstlichen Intelligenzen, was im Idealfall eine Dynamik auslöst, die eine breite Einführung von autonomen Autos auf unseren Straßen beschleunigen wird. Super interessante Nummer und endlich mal wieder ein positives Beispiel dafür, dass man mit Deepfakes nicht nur Schindluder treiben kann.

via SmartCitiesWorld

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