Nur Autos bauen wird in Zukunft nicht mehr reichen: Schon deshalb schaut sich Volkswagen seit Längerem nach interessanten Partnern um. Beim Thema Deep Learning soll Nvidia helfen.
Wie viele andere klassische Autohersteller bemüht sich auch Volkswagen, den eigenen Konzern digital zu transformieren. Zum agilen Mobilitätsdienstleiter möchte man sich wandeln, und da dürfen Themenfelder wie Künstliche Intelligenz (KI) natürlich nicht fehlen.
Heute hat der in Wolfsburg ansässige Konzern bekanntgegeben, mit dem US-amerikanischen Technologieunternehmen Nvidia nun auch im Bereich Deep Learning kooperieren zu wollen. Im Data-Lab, dem sogenannten „Kompetenzzentrum des Volkswagen Konzerns für künstliche Intelligenz und Datenanalyse“, sollen IT-Mitarbeiter Möglichkeiten erproben, Deep Learning in Unternehmensprozessen und Mobilitätsservices einzusetzen.
So entwickeln sie zum Beispiel neue Verfahren, mit denen Verkehrsflüsse in Städten künftig optimiert werden könnten. Fortgeschrittene KI-Systeme gehören auch zu den Voraussetzungen für intelligente Mensch-Roboter-Kooperation, die gerade in den Werken von VW zunehmend zum Einsatz kommt.
Startup-Förderprogramm
Volkswagen hat zudem im Data-Lab ein Startup-Förderprogramm eingerichtet. Das Programm unterstützt technisch und finanziell internationale Jungfirmen, die Anwendungen in den Bereichen maschinelles Lernen und Deep Learning für den Automobilsektor entwickeln. Gemeinsam mit Nvidia möchte man ab Herbst zunächst fünf Startups in das Förderprogramm aufnehmen.
Darüber hinaus starten beide Partner in diesem Jahr ein sogenanntes „Summer-of-Code”-Camp, in dem topqualifizierte Studenten mit IT-, Mathematik- oder naturwissenschaftlicher Qualifikation die Gelegenheit bekommen sollen, in Teams Deep-Learning-Methoden zu entwickeln und in einer Robotik-Umgebung einzusetzen.
Beim maschinellen Lernen handelt es sich, vereinfacht gesagt, um ein künstliches System, das Muster auf Basis von Bild- oder Sensordaten erkennt. Deep Learning ist eine spezielle Methode des maschinellen Lernens. Es erlaubt eine sehr effiziente und zuverlässige Erkennung von Mustern. Mit seiner Hilfe können zudem aus diesen Mustern Gesetzmäßigkeiten abgeleitet und schließlich Vorhersagen und Entscheidungen getroffen werden. Dementsprechend sind für Deep Learning leistungsfähige Rechenkapazitäten notwendig.