Mit diesen Zielen soll Gaia-X für Daten- und Cloud-Services sorgen, die insbesondere europäische Datenschutzstandards garantieren und die es erlauben, Daten untereinander branchen- und länderübergreifend sicher auszutauschen. Eine weitere Absicht hinter Gaia-X ist die, wirtschaftlich und global konkurrenzfähig zu sein bei gleichzeitiger Unabhängigkeit von den Regeln fremder Rechtsordnungen sowie einer Monopolisierung beim Umgang mit Daten vorzubeugen.

Dabei soll sich Gaia-X unter anderem durch eine dezentrale Architektur und Transparenz auszeichnen. Das inzwischen laufende Projekt weist aktuell neun sogenannte Domänen auf, von denen eine die Mobilität ist. In diesem Fall geht es konkret darum, mit der Dateninfrastruktur auf Basis von Gaia-X das automatisierte Fahren voranzubringen. Dabei werden gezielt die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz (KI) genutzt. Dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) obliegt die wissenschaftliche Leitung des entsprechenden Projekts „Gaia-X 4 KI“, das Teil der Gaia-X-Domäne Mobilität ist.

„Wir brauchen die KI, weil technische Systeme immer anspruchsvoller werden“, erklärt der Projektkoordinator vom DLR-Institut für Verkehrssystemtechnik in Braunschweig, Sascha Knake-Langhorst. Er sieht in KI die Schlüsseltechnologie, „die der wachsenden Komplexität eine Antwort entgegensetzt“. Denn es gehe nicht nur um die Analyse von Daten, sondern außerdem um neue Möglichkeiten vor allem im Bereich der Automatisierung, stellt Knake-Langhorst fest: etwa beim automatisierten und vernetzten Fahren. Hier kann KI wesentlich dazu beitragen, dass die autonomen Fahrzeuge ihre Umgebung besser erkennen und richtig deuten können. Denn das sind zentrale Aufgaben bei der autonomen Fortbewegung von Maschinen, unter anderem damit Fahrzeuge auch in belebten Innenstädten sicher durch die Straßen navigieren können.

Gefragt ist hier eine menschenähnliche Wahrnehmung von komplexer urbaner Umgebung. Denn der Mensch ist in der Lage, sich die vollständige physische Struktur von Objekten vorzustellen, selbst wenn diese teilweise verdeckt sind. An dieser Fähigkeit mangelt es den bisherigen Algorithmen noch, die es Robotern und selbstfahrenden Fahrzeugen ermöglichen, ihre Umgebung wahrzunehmen. Trotz des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz stellt die Wahrnehmung und die korrekte Einschätzung von unbekannten, teilweise verdeckten Dingen und beweglichen Objekten oder Menschen für die Systeme der autonomen Fahrzeuge nach wie vor eine große Herausforderung dar. Die Umgebungswahrnehmung autonomer Fahrzeuge zu verbessern, bedeutet insofern einen wichtigen Beitrag zu mehr Sicherheit.

Doch auch bei der Fertigung gewinnt das Thema KI immer größere Bedeutung. So beschäftigt sich „GAIA-X 4 KI“ als erstes Teilprojekt aus der Domäne Mobilität mit der Frage, wie sich die Daten aus Produktion und Alltagsbetrieb sinnvoll verbinden lassen. „Letztlich soll es möglich sein, die Daten aus dem gesamten Produktlebenszyklus in einem geschlossenen Kreislauf zu betrachten“, verdeutlicht DLR-Experte Knake-Langhorst. Dazu müssten etwa eine gemeinsame Datenbasis und Schnittstellen entwickelt sowie das Ganze in integrierten Datenräumen gekoppelt werden, erläutert er. Diese Datenräume sollen ihren Platz innerhalb von Gaia-X haben.

Auch dieses Beispiel zeigt erneut, dass sich KI nur dann erfolgreich entwickeln lässt, wenn sie auf eine hochwertige und große Datenmenge zurückgreifen kann. Denn auf dieser Basis laufen das Training und die Tests der Algorithmen ab.

Gaia-X sei ein Baustein für eine zukünftige digitale Verkehrsinfrastruktur, die eine Art digitalen Zwilling für Verkehrssituationen schaffe, und zwar nicht nur für Fahrzeuge und Straßen, erklärt der Gründungsdirektor des DLR-Instituts für KI-Sicherheit in Sankt Augustin und Ulm, Prof. Frank Köster, der zugleich als Pate für die Gaia-X-Domäne Mobilität fungiert. In dieser Zwillingswelt werden demnach Anwendungen erprobt, die anschließend ganz real im Verkehr funktionieren sollen.

Mit einem funktionierenden Netzwerk ließen sich das automatisierte Fahren und auch eine vernetzte Produktion schneller vorantreiben, ist Prof. Köster überzeugt. So soll Gaia-X die Industrie branchenübergreifend, also ebenfalls aus Bereichen wie Energie oder Smart City, zusammenbringen – nicht zuletzt um Optionen für Ladeinfrastrukturen oder die Weiterentwicklung von Städten über die Digitalisierung zu eröffnen.

Die größte Herausforderung für den Einsatz von KI-Methoden im Rahmen von Gaia-X sieht der DLR-Fachmann jedoch darin, eine gleichbleibend hohe Qualität von Datenbeständen sicherzustellen. Denn dies wird benötigt, um daraus verlässliche KI-basierte Funktionen ableiten zu können, so Prof. Köster. Deswegen brauche es entscheidend in großem Umfang qualitätssichernde Maßnahmen. Zudem hält der Wissenschaftler die Datensouveränität für „ein Riesenthema“. Sprich: Wie stellen Unternehmen ihre Daten bereit, ohne dass sie offen kommuniziert werden? Hier soll Gaia-X Verschlüsselungsverfahren entwickeln, bei denen die Beteiligten selbst steuern können, wie viel sie preisgeben.

Alles in allem stellt Gaia-X somit ein Versuchslabor für intelligente Mobilität der Zukunft dar: Das Ziel ist ein sicheres und transparentes sogenanntes Datenökosystem als Voraussetzung einer Infrastruktur für das autonome Fahren im Straßenverkehr – und als Basis einer Verkehrsführung und -steuerung, welche die Mobilität für alle Beteiligten sicherer, effizienter und auch nachhaltiger macht. Denn die mittels KI weiterverarbeiteten Verkehrsdaten sollen auch den Verkehrsfluss optimieren und dadurch die in diesem Sektor entstehenden CO2-Emissionen spürbar senken.

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