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Künstliche Intelligenz : Supercomputer fährt in zwei Tagen alle Straßen Amerikas ab

Jensen Huang in München: Der Gründer hat sein Unternehmen komplett transformiert – und setzt ganz auf Künstliche Intelligenz. Bild: Nvidia

Die Grafikkarten von Nvidia bilden eine wichtige Grundlage für das autonome Fahren. Der Gründer erklärt in München seine Vision.

          5 Min.

          Den Skeptikern, die seit jeher Zweifel an der Mondlandung hegten, hat Jensen Huang neue Nahrung für ihre Verschwörungstheorien gegeben. Auf der großen Leinwand im Saal des Münchner Congress Centrums zeigte er das Foto, das Neil Armstrong von seinem Kollegen Buzz Aldrin beim ersten Ausstieg aus der Mondfähre Eagle fotografierte. Unbeweglich steht er auf der Leiter, doch plötzlich bewegen sich die Schatten von Aldrin und dem Lander, erzeugt durch eine umlaufende Sonne. Und auf einmal steigt der Astronaut die Leiter hinab, dann wieder hinauf. Rauf und runter, rauf und runter.

          Rüdiger Köhn

          Wirtschaftskorrespondent mit Sitz in München.

          Huang, Gründer und Vorstandsvorsitzender des amerikanischen Halbleiter- und Grafikkarten-Herstellers Nvidia, hat aus einem alten, historischen Foto eine täuschend echte, von der Realität nicht mehr zu unterscheidende Simulation präsentiert. Heute heißt so etwas „Fake“. Derlei ausgeklügelte Technologie gab es zu Zeiten der Apollo-11-Mission im Juli 1969 noch nicht. Damit kann die Vorstellung von Huang dann doch nicht für die ewigen Zweifler herhalten. Doch mit dem Beispiel zeigt der Chef des 1993 gegründeten, heute 150 Milliarden Dollar wertvollen Unternehmens, wo es herkommt – vor allem jedoch, wo es hin will.

          Mit den im Jahr 1999 eingeführten Grafikkarten für Videospiele ist Nvidia groß geworden. Sie gaukeln in diesen Spielen eine virtuelle Realität mit simulierten, täuschend echten Reflexionen und Beleuchtungen vor. Oberflächen, zum Beispiel Straßen, sind so mit der Technik aufgrund sich ständig ändernder Lichteffekte und Schatten zu erkennen.

          Eigenständig mit Autopilot

          Nvidia hat das fast bis zur Perfektion entwickelt und kann die Technologie in nahezu allen Lebenslagen einsetzen – besonders für den Bereich des autonome Fahrens, in dem der Chiphersteller führend ist. „Wir erfinden Computergrafiken neu und generieren Bilder auch mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz“, sagte Huang in München auf einer dreitägigen Technologiekonferenz des Unternehmens. „Wir können simulieren, wie Dinge tatsächlich aussehen oder aussehen sollten.“

          Die Technologie ist für die dynamische Entwicklung von selbstfahrenden Autos besonders wichtig. Im Vorfeld können so viele Prozesse simuliert werden. Künftig wird sie immer mehr in Autos verbaut. Huang kündigte an, Volvo einen Aktenkoffer großen Computer vollgestopft mit Grafikkarten, Softwarekomponenten und Künstlicher Intelligenz zu liefern. Der schwedische Autohersteller – im Besitz des chinesischen Unternehmens Geely – ist der erste Kunde, der mit dem Fahrzeug das autonome Fahren auf Level 2 ermöglicht. Das heißt: Das Auto fährt eigenständig mit Autopilot, der Fahrer sitzt am Steuer, kann sich aber entspannt zurücklehnen.

          „Dennoch wird er die Kontrolle behalten, da er jederzeit eingreifen kann“, sagt Huang. In der höchsten Stufe eines vielleicht einmal angestrebten Level 5 als Roboterauto würde es genau umgekehrt sein. Da habe das Auto die Verfügungsgewalt. Der Volvo, in dem das entwickelte Nvidia-System Xavier das Gehirn ist, soll voraussichtlich im Jahr 2021 serienreif sein. Eine Xavier-Grafikkarte mit mehr als 9 Milliarden Transistoren hat eine solch hohe Kapazität, dass sie alle Daten aus den am Auto angebrachten Radar- und Lasersensoren und Kameras verarbeiten und die Umgebung des Auto erfassen kann.

          Viele Rechenschritte parallel

          Durch Erfahrung mit den Grafikkarten für Videospiele kann Nividia mit relativ geringem Aufwand und auch mit Vorsprung gegenüber Konkurrenten Prozessoren mit KI-Fähigkeiten entwickeln, wodurch sie zum führenden Anbieter von derlei Spezialchips herangewachsen ist. Die Grafikkarten (Graphics Processing Unit, kurz GPU genannt) können im Gegensatz zu herkömmlichen Prozessoren viele Rechenschritte parallel ausführen, wodurch sie nicht nur schneller sind, sondern auch die Leistung eines Computers um ein Vielfaches erhöhen. Das ist besonders für Videospiele mit dafür erforderlichen extremen Rechenleistungen von großer Bedeutung gewesen.

          Mittlerweile testen Simulationen mit Milliarden von Kilometer virtuelle Fahrten; 90.000 Kilometer werden so in einer Stunde zurückgelegt. Der Supercomputer DGX fährt in zwei Tagen das gesamte Streckennetz in den Vereinigten Staaten ab. Derlei Ergebnisse resultierten nun in dem Ausflug eines selbstfahrenden Autos über 80 Meilen im Silicon Valley, wo der Konzern sitzt; auf Autobahnen und Straßen – ohne dass der Fahrer einmal eingreifen musste. Jensen Huang ist in seinem Stolz nicht zu bremsen gewesen – wie immer in seiner schwarzen Lederjacke auftretend, die er dann, in Euphorie geredet, ablegte.

          Volvo ist nun einer der wichtigsten Referenzpartner, obwohl Nvidia mit nahezu allen Autoherstellern wie Volkswagen, Audi, Porsche oder Mercedes sowie den wichtigsten Direktzulieferern wie Bosch und Continental zusammenarbeitet. Ausnahme BMW: Die Bayern haben Intel als Partner gewählt, immer noch der führende Anbieter von Prozessoren, die den Kern eines jeden Rechners bilden. Intel wie Qualcomm verfügen bereits über KI-Chips. Software-Konzern Microsoft, die Internetgiganten Facebook oder Google, Amazon und Computerhersteller IBM setzen ebenso auf Künstliche Intelligenz. Das ist schon Hinweis genug, welche riesigen Marktpotentiale sich in dem Geschäft mit der Anwendung von KI abzeichnen.

          Alles bewegt sich autonom

          Angesichts der Fortschritte leistungsfähiger Computer ist Huang überzeugt, dass das autonome Fahren in den nächsten Jahren schnell an Bedeutung gewinnen wird. Die derzeit wenigen herumfahrenden Level-2-Autos seien „lausig“. Das aber werde sich schon bald ändern. Die Robotertaxis in den Städten würden schon nächstes Jahr Fahrt aufnehmen. Da arbeitet Nvidia mit Daimler und Bosch an einem Projekt, das 2019 mit einem automatisierten Shuttle-Service im Silicon Valley einen regulären Dienst aufnimmt. Ein Jahr später würden Zehntausende fahrerlose Robotertaxis in Städten herumfahren, gibt er sich mutig. Das gelte auch für Busse. Das ließe sich schnell umsetzen, weil sich die Fahrzeuge auf festgelegten Stecken und in einem begrenzten regionalen Raum bewegten.

          Ganz anders wird es mit dem individuellen Personenauto sein, mit dem der Fahrer ein x-beliebiges Ziel ansteuert, nicht nur in der Stadt, auch über weite Strecken. Erst in fünf bis zehn Jahren könne eine durchaus große Anzahl unterwegs sein; wenn man bedenkt, dass jährlich knapp hundert Millionen Fahrzeuge (Autos, Lastwagen Busse) verkauft werden. Am Ende, ist er überzeugt, werde einmal alles, was sich bewege, autonom sein; sei es die Baumaschine von Komatsu oder der Jet Ski von Yamaha.

          Doch nicht nur in dem Bereich, in dem Nvidia eine führende Rolle spielt, kommen die von Künstlicher Intelligenz beeinflussten Technologien zum Einsatz. Alle Wirtschaftszweige werden sich damit befassen; die Logistik, die Medizintechnik oder der Handel, wenn etwa der größte Konzern in der Branche, die amerikanische Walmart, seine Dispositionen vornimmt.

          Und die Produktion: Das Anlernen von Fertigungsanlagen ist mittlerweile für die meisten Industrieunternehmen von Bedeutung. Das allein sei – wie das autonome Fahren für die Autohersteller – ein Markt mit gigantischem Potential, sagt Huang. Viel wichtiger in der Zukunft werde jedoch sein, dass sich Maschinen selbst etwas beibringen.

          Der Wendepunkt hin zu dieser Technologie, erinnert sich Huang, kam vor sieben Jahren, als man die Chancen des Deep Learning erkannte und das bloße Antrainieren von Anlagen über entsprechend vorhandene Software nicht schnell genug war. Für all das benötige man unglaubliche Mengen an Daten, die zu bewältigen seien. Daher gibt Huang die Devise auch für die künftige Forschung und Entwicklung aus: „Wir müssen Computer noch schneller machen.“

          Nur so kann Rechenleistung gesteigert werden, um die noch deutlich zunehmende Datenflut zu bewältigen. „In den vergangenen drei Jahren wurden mehr Informationen generiert als bis dahin in der ganzen Menschheitsgeschichte.“ Selbst Nvidia könne nicht alles und jedes Problem anpacken. „Wir selektieren Märkte und Probleme, die wir lösen wollen.“ Statt die gesamte Medizintechnik abzudecken, befasse man sich mit Anwendungen in der Radiologie als Teilsegment. Danny Shapiro, Entwicklungschef im Automobilbereich, sagte, man fokussiere auf Autos, Luft- und Raumfahrt etwa habe keine Priorität.

          Natürlich weiß Huang um die Risiken einer Künstlichen Intelligenz. Da bringt Huang auch durchaus allgemein gültige Regeln für den Umgang mit ihr ins Gespräch, ohne konkret zu werden. Alle Geschäfte würden Regulierungen unterliegen, sei es die Landwirtschaft oder in der Energieversorgung. „Stromerzeugung ist nicht absolut sicher, Wasserversorgung oder die Radiologie ebenso nicht“, schließt er Unfehlbarkeit und Restrisiken nicht aus. Es sei eine große Technologie mit guten Fähigkeiten. Aber Huang warnt: „Sei nicht naiv im Umgang mit ihr.“

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