KI, 5G und autonome Mobilität: Auf die Daten und deren Analyse kommt es an

Im Wettlauf um autonome Fahrzeuge werden nach Meinung von Pure Storage die Fähigkeiten zur Datenverarbeitung, Datenanalyse und Telematik den Unterschied zwischen Sieg und Niederlage ausmachen. [...]

Güner Aksoy, Regional Sales Director Central Europe bei Pure Storage
Güner Aksoy, Regional Sales Director Central Europe bei Pure Storage (c) Pure Storage

In den letzten drei Jahren haben Dutzende von ehrgeizigen Unternehmen über zehn Milliarden Euro gesammelt, um diese neue Chance zu nutzen. Der Durchbruch von künstlicher Intelligenz (KI) und der Aufbau des 5G-Netzes sind die entscheidenden Faktoren in diesem Bereich, was das Rennen noch interessanter macht. Die Implementierung einer datenzentrischen Architektur ist entscheidend, um in diesem Rennen ganz vorne dabei zu sein, wie Grüner Aksoy, Regional Sales Director Central Europe bei Pure Storage berichtet.

Daten – der Kraftstoff, der den KI-Motor antreibt

Mit den Durchbrüchen in der KI-Infrastruktur und im maschinellen Lernen (ML) nimmt die Menge der Daten, die sofort verarbeitet werden können, exponentiell zu. Da die Telematik das Gesamtfahrzeug überwacht, wird der Einsatz von KI und ML die Genauigkeit der Erkenntnisse aus den gewonnenen und analysierten Daten erhöhen. Es gab bereits einige große Fortschritte in der Telematik: von Autoversicherungen, die Angebote erstellen können, die darauf basieren, wie jemand fährt, bis hin zur Reduzierung von Unfällen, indem Fahrern Objekte auf der Straße angezeigt werden, um Kollisionen zu vermeiden. Mit KI und ML werden die Anwendungen der Telematik nach Meinung von Pure Storage zunehmen.

„In einem zentralen Managementsystem können die gesammelten Daten viel schneller ausgetauscht und analysiert werden. Auf diese Weise sind Datenwissenschaftler in der Lage, die für die Sicherheit erforderliche Datenmenge zu verarbeiten, ohne die Time-to-Market und die Entwicklungszyklen zu beeinträchtigen“, so Güner Aksoy. „Die Technologie, die völlig autonome Fahrzeuge ermöglichen wird, befindet sich noch in der Entwicklung, aber es besteht kein Zweifel, dass KI und ML dabei eine entscheidende Rolle spielen werden.“

KI wird durch die Extraktion von Echtzeitdaten und die Entwicklung von prädiktiven Analysen durch ML leistungsfähig gemacht. In der heutigen Welt ist Geschwindigkeit alles, und es gibt keine Zeit für Datenengpässe. KI-Infrastrukturen müssen für eine effiziente Datenverarbeitung entwickelt werden. Im Automobilsektor ist dies nicht nur für die Sicherheit der Insassen von entscheidender Bedeutung. Die Datenwissenschaftler sollen sich auf Daten konzentrieren können, um autonome Fahrzeuge auf die Straße zu bringen, und nicht auf die Planung und den Aufbau der Infrastruktur selbst.

Die Zusammenarbeit von Pure Storage mit dem Mercedes-AMG Petronas Formel-1-Motorsport-Team ist ein gutes Beispiel dafür. Das Team nutzt eines der Speicher-Arrays am Streckenrand, so dass es Daten von über 250 Sensoren an einem Fahrzeug sammeln und mit Hilfe von Echtzeitanalysen Anpassungen im Rennen vornehmen kann. Das Rennteam nutzt auch eine Flash-Lösung, um Modellierungssequenzen auszuführen, die auf riesigen Mengen an historischen Daten aus vergangenen Rennen basieren. Damit wird das Auto entworfen, das zukünftige Rennen gewinnen soll.

Einen Gang höher schalten mit 5G

5G wird die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung beschleunigen, was eine höhere Genauigkeit und schnellere Reaktionszeiten für die Telematik in autonomen Fahrzeugen ermöglicht. Eine wichtige Transformation, die 5G bringen wird, ist die Fähigkeit, Telematikdaten kontinuierlich zu erfassen und zu verarbeiten, wo immer sich das Fahrzeug befindet. Bisher musste das Fahrzeug hierfür zur Basis zurückkehren, damit die Ingenieure auf die gesammelten Daten zugreifen konnten, bevor diese über die Datenpipeline verarbeiten wurden.

Diese Neuerung ist insofern transformativ, da sie eine bessere Produktivität und eine schnellere Zeit bis zu den gewonnenen Erkenntnissen bedeutet. Hierbei kommt Echtzeit-Datenstromverarbeitung zum Einsatz statt wie in der alten Datenwelt die Stapelverarbeitung, mit Wartezeiten, bis die Daten endlich verfügbar gemacht werden. Die Effizienz bedeutet mehr Autostunden auf der Straße, was wiederum zu mehr Daten und höherer Genauigkeit führt, die alle in einem komprimierten Zeitrahmen geliefert werden. Durch die Verarbeitung immer größerer Datenmengen mit immer höherer Frequenz wird auch die Software für autonomes Fahren im Laufe der Zeit weiter lernen und sich verbessern.

Fahren wie morgen – schon heute

Da die KI-Innovation immer weiter voranschreitet, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre zugrundeliegende IT-Infrastruktur Schritt hält, indem sie skalierbar und leicht anzupassen ist. Um im Rennen um wirklich autonome Fahrzeuge mithalten zu können, müssen Unternehmen schon heute über die Infrastruktur von morgen nachdenken.

„Dazu gehört die Implementierung einer datenzentrierten Infrastruktur, ein modernes Design, das Daten in den Mittelpunkt der IT-Infrastruktur eines Unternehmens stellt. Auf diese Weise werden die Unternehmen besser in der Lage sein, die Vorteile von innovativen Technologien wie KI und Deep Learning zu nutzen, die das Potenzial haben, mehr aus den Daten herauszuholen“, fasst Güner Aksoy abschließend zusammen.

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