Hofmann

„Mithilfe von Quantencomputing könnte einen Stau aufgelöst werden, bevor er entsteht“, so Volkswagen-CIO Martin Hofmann. Bild: Claus Dick

| von Pascal Nagel

Nach einer kurzen Begrüßung durch automotiveIT-Chefredakteur Hilmar Dunker betritt als erster Redner des automotiveIT-Kongresses 2017 Martin Hofmann die Bühne im Congress Center der CeBIT in Hannover. Der Volkswagen-CIO spricht zum Thema Machine Learning und künstliche Intelligenz. Befördert werde das Thema vor allem durch das derzeit zu beobachtende massive Datenwachstum und die Steigerung der verfügbaren Computing-Leistung. Ein weiterer Treiber sei die stetige Verbreitung des Open Source-Gedankens, die eine Nutzung von offenen Datensätzen massiv erweitern kann. Dementsprechend werde auch Volkswagen sich in Richtung Open Source engagieren, so Hofmann.

„Wir reden bei Volkswagen nicht von KI, sondern von maschinellem Lernen“, so Hofmann. Man wolle nicht das menschliche Gehirn nachempfinden, sondern Maschinen zum Aufbau eigener Kompetenzen befähigen. Mustererkennung, Vorhersagen und Optimierung seien in diesem Zusammenhang die drei zentralen Säulen für den Einsatz entsprechender Systeme. Die Mustererkennung könne im Fahrzeug als technisch realisiert angesehen werden. Anhand entsprechender Daten allerdings Bewegungen, etwa von Fußgängern, vorherzusagen und darauf zu reagieren, seien hingegen die derzeitige Herausforderung.

Hofmann kommt außerdem auf ein gemeinsam mit dem Startup D-Wave durchgeführtes Pilotprojekt im Bereich des Quantencomputings zu sprechen: Mit Hilfe der neuartigen Technologie sei es unter anderem gelungen, auf Basis von Fahrzeugdaten einer Taxiflotte in Beijing eine Optimierung des Verkehrs zu errechnen. Hierbei setzt man auf die Erfassung von Fahrzeugdaten, eine Vorhersage über einen Zeitraum von 45 Minuten und ein individuelles Routing für einzelne Verkehrsteilnehmer. In die Praxis bringen möchte man die Lösung künftig gemeinsam mit der Stadt Barcelona, die über einen hohen Fundus an Verkehrsdaten verfügt. „Mithilfe von Quantencomputing könnte einen Stau aufgelöst werden, bevor er entsteht“, so Hofmann. 

Machine Learning ist jedoch nicht nur für das Connected Car eine relevante Zukunftstechnologie: In Bereich wie Analytics, Monitoring, Planung, Controlling oder Entscheidungsfindung könne das Thema auch den Enterprise-Sektor erobern, so Hofmann. Eine Beispielanwendung sei etwa die Verkaufsplanung: Bei der Beantwortung der Frage, welche Fahrzeuge und Ausstattungen für welche Märkte optimal geeignet seien, könne Maschine Learning künftig die Mitarbeiter unterstützen. Einer Treffsicherheit von 75 bis 90 Prozent bei der maschinellen Vorhersage stünden seitens der menschlichen Planer um 30 bis 40 Prozent niedrigere Werte gegenüber, so Hofmann. Ein neuronales Netzwerk war zudem in der Lage, mit mehr als 99-prozentiger Sicherheit Einkaufsvorgänge im Konzern vorherzusagen.

„Das maschinelle Lernen ist keine Science Fiction mehr, es ist heute hier und real“, so das Fazit Hofmanns. Entsprechend müssten verstärkt personelle Kompetenzen aufgebaut werden, um das Thema adäquat zu behandeln. „Wer jetzt nichts macht: Das Rennen ist gelaufen“, so der Volkswagen-CIO.

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