Systeme, die selbstständig lernen

Der Ansatz klingt bestechend: Statt beim autonomen Fahren den Computer stur Hundertausende Fotos mit Verkehrsschildern, Straßen, Fußgängern aus allen möglichen Perspektiven auswendig lernen zu lassen, bringt Igal Raichelgauz dem Rechner bei, selbstständig zu lernen. Denn das, davon ist der 41-jährige Israeli überzeugt, geht nicht nur deutlich schneller. Es ist auch billiger.

Mit seinem Start-up Autobrains aus Tel Aviv will er die Technik nun zügig auf die Straße bringen. Und er hat bereits einen potenten Partner gefunden: Continental. Der Zulieferer war 2019 war bei Autobrains eingestiegen und will die Technik nun in Serie bringen. "Conti ist komplett auf unsere Technologie umgestiegen. Das hilft uns, damit sehr schnell auf den Markt zu kommen", sagt Raichelgauz. "Ich glaube, dass 2023 die ersten Autos mit unserer Technologie bei den Händlern stehen."

Bisher, so hat Raichelgauz festgestellt, arbeiten fast alle Entwickler beim autonomen Fahren nach demselben Muster: Sie sammeln gewaltige Datenmengen, mit denen die Künstliche Intelligenz dann trainiert wird. Damit das System mit der Datenflut etwas anfangen kann, muss jedes Detail zuvor manuell gekennzeichnet werden. "Die Unternehmen beschäftigen Tausende von Mitarbeitern in Sri Lanka und anderswo, um die Bilder zu labeln: Das ist ein Fußgänger, das ist ein Auto, das eine Fahrbahn.“ Viel zu aufwendig, findet Raichelgauz. "Das ist enorm kostspielig."

Autobrains geht daher einen komplett anderen Weg und orientiert sich daran, wie Kleinkinder lernen. "Der Mensch braucht nicht Tausende Bilder zu sehen, um zu lernen, was ein Ball ist, was ein Glas und was ein Hund." Der Mensch könne verallgemeinern, Dinge auch aus einem neuen Blickwinkel erkennen.

"Genau das ist es, was unsere Technologie auch leistet. Wir lassen das System einfach die gesamte Umgebung aus allen Blickwinkeln erkunden." Ganz ohne vorher jedes Detail zu labeln. Dadurch komme man mit einem Zehntel der Rechenleistung aus und sei am Ende 40 Prozent billiger. Weniger als 100 Dollar werde sein System kosten. Und, so fügt Raichelgauz stolz hinzu: Es funktioniert. Das habe das System in Tests längst bewiesen.

Einen prominenten Fürsprecher hat Raichelgauz schon gefunden: Karl-Thomas Neumann. Der frühere Opel- und Conti-Chef war 2018 bei einer Israel-Reise auf das Start-up gestoßen – und sofort begeistert. "Ich war beeindruckt von der KI-Kompetenz und dem einzigartigen Ansatz der selbstlernen KI", erinnert sich Neumann. Inzwischen ist Neumann nicht nur Teilhaber, sondern auch Vorsitzender des Aufsichtsrats von Autobrains. "Ich bin mittlerweile überzeugt, dass dieser Ansatz nicht nur viel effizienter für den Bereich der Erkennung bei aktuellen ADAS-Systemen ist, sondern auch die Grundlage für höher automatisierte und autonome Systeme sein wird."

An der Technologie arbeitet Raichelgauz bereits seit mehr als zehn Jahren. Schon 2007 gründete er dafür mit zwei Mitstreitern das Start-up Cortica. An die Autoindustrie dachte damals niemand. Doch als man dann zehn Jahre später nach einem Anwendungsgebiet suchte, kam Raichelgauz schnell zu der Überzeugung: "Am besten passt unsere Technologie ins Auto." 2019 gründete er Autobrains, Cortica gab dem Spin-off 250 Patente und 40 Mitarbeiter mit. Und 50 der Patente stammen von Raichelgauz selbst.

"Das ist eine bahnbrechende Technologie, die zum Gamechanger für die gesamte Automobilindustrie werden kann", ist Raichelgauz überzeugt. Und nimmt damit vor allem Mobileye ins Visier, das inzwischen zu Intel gehörende Start-up aus dem nahen Jerusalem. "Wir haben den viel besseren Ansatz. Wir können eine starke und bessere Alternative zu Mobileye werden."

Starten will Raichelgauz zunächst nur mit Level 2+. "Wie Tesla heute, aber fortschrittlicher und für jedes Auto - billiger, sicherer und präziser." Und schon zwei Jahre später soll dann das erste System mit zentraler Recheneinheit folgen, dass sich auf Level 3 aufrüsten lasse. Wann das dann wirklich verfügbar sein wird? Das könne noch Jahre dauern, räumt Raichelgauz ein. "Aber nicht wegen der Technologie, sondern wegen der Regulierung." Denn die müsse erst noch an voll autonom fahrende Privat-Autos angepasst werden. "Für diesen Markt kann es mehr als zehn Jahre dauern, bis das vollständig autonome Fahren Realität wird."

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