SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Uber hat eine neue Abteilung namens AV Labs ins Leben gerufen, um Fahrdaten für seine Partner im Bereich autonomer Fahrzeuge zu sammeln. Diese Initiative zielt darauf ab, die Entwicklung von Robotaxis zu unterstützen, indem sie wertvolle Daten bereitstellt, die für das Training von KI-Systemen unerlässlich sind.
Uber hat eine neue Abteilung namens AV Labs gegründet, um Fahrdaten für seine Partner im Bereich autonomer Fahrzeuge zu sammeln. Diese Entscheidung kommt, nachdem Uber seine eigenen Bemühungen um die Entwicklung von Robotaxis eingestellt hatte, insbesondere nach einem tragischen Unfall im Jahr 2018. Die neue Initiative zielt darauf ab, die Entwicklung von Robotaxis durch die Bereitstellung wertvoller Daten zu unterstützen, die für das Training von KI-Systemen unerlässlich sind.
Die Bedeutung von realen Fahrdaten ist in der Branche der autonomen Fahrzeuge enorm gestiegen, insbesondere da sich die Technologie von regelbasierten Systemen hin zu solchen entwickelt, die auf Reinforcement Learning basieren. Diese Daten sind entscheidend, um die extremen Randfälle zu lösen, die bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge auftreten können. Uber plant, seine Fahrzeuge mit Sensoren auszustatten, um diese Daten zu sammeln, obwohl noch keine Verträge mit Partnern wie Waymo oder Lucid Motors unterzeichnet wurden.
Ein wesentlicher Vorteil dieser Initiative ist die Möglichkeit, die physische Begrenzung der Datensammlung zu überwinden, die durch die Größe der Flotten der einzelnen Unternehmen entsteht. Während Simulationen nützlich sind, um Randfälle zu testen, bleibt das Fahren auf echten Straßen unerlässlich, um unerwartete Szenarien zu entdecken. Uber plant, diese Daten kostenlos zur Verfügung zu stellen, um die Entwicklung der Technologie zu beschleunigen.
Die neue Abteilung beginnt klein, mit nur einem Fahrzeug, einem Hyundai Ioniq 5, das mit Sensoren ausgestattet wird. Uber plant jedoch, die Flotte zu erweitern und die gesammelten Daten in einer für die Partner nützlichen Form bereitzustellen. Diese Daten könnten dazu beitragen, die Software der Partner zu verbessern und die Fahrzeuge menschlicher fahren zu lassen. Diese Strategie erinnert an den Ansatz von Tesla, das über eine große Anzahl von Fahrzeugen verfügt, die täglich Daten sammeln.
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