EFS Deep Learning für das Fahren der Zukunft. Anton Junker
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- Achim Kästner
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Transkript
1 EFS Deep Learning für das Fahren der Zukunft Anton Junker
2 Wer ist die EFS? Wer sind wir?
3 Unternehmen Gründung 2009 Standort Ingolstadt/Wolfsburg Beteiligung GIGATRONIK Gruppe (51%) Audi Electronics Venture (49%) Automatisiertes Fahren Messdatenmanagement / -Analyse Technologiecenter Mitarbeiter 422 (März 2018) Geschäftsführung Wilhelm Schmitt, Audi AG Régis Sandrin, AKKA Deutschland GmbH Virtuelle Entwicklung Fahrwerkregelsysteme Hochintegrationsplattformen
4 Wo kommen wir her? Wo wollen wir hin?
5 Entwicklungs Prozess Test Szenarios Speicherung Berechnung Implementation SIL MIL HIL Traces Test Ergebnisse Analyse Wiederverwendung
6 Daten, Daten und noch mehr Daten! GPS ~50 KB pro Sekunde KAMERAS ~20-40 MB pro Sekunde RADAR ~ KB pro Sekunde LIDAR ~10-70 MB pro Sekunde SONAR ~ KB pro Sekunde Heute generieren wir mehr Daten an einem einzelnen Tag als im kompletten Jahr 2000 (Andreas Weigert, Daimler, September 2017) Datenvolumen in Petabyte Autonomes Fahrzeug 4000 GB pro Tag Datenvolumen Audi : 18 Petabyte > Messungen pro Tag
7 Speicherung Berechnung Analyse 1 Petabyte 125 Mio. Nutzer Nutzeranalyse und Filmempfehlungen > 1 Petabyte > 125 Mio. Nutzer Datenanalyse und Funktionsentwicklung
8 Definition des Standards in ASAM e.v. Entwicklung der Softwarelösung openmdm Gründung der Industry Working Group Verbesserung der Softwarelösung openmdm Data
9 Peter ist Entwickler bei AUDI und arbeitet an smarter Lüftungssteuerung Peter möchte wissen wie sich die smarte Lüftung nach einem Gewitter bei hohen Temperaturen auf der Autobahn verhält Bisher:?? Peter muss in verschiedenen Fachabteilungen nachfragen, ob sie zufällig wissen, ob solche Messungen gemacht wurden Peter muss viele GB an Daten herunterladen Peter muss die Daten mit eigenen Methoden durchsuchen mit Big Data Plattform: Big Data Peter nutzt eine einheitliche Oberfläche um alle Daten zu finden, die im AUDI Konzern gesammelt wurden Er wertet sie mit modernen Tools direkt online aus Aufwändige Analyseverfahren wie Machine Learning können nahtlos integriert werden Viel Aufwand, wenig Ergebnis Wenig Aufwand, optimales Ergebnis
10 Komplette Migration in Public Cloud Cerebro Hue.
11 Deep Learning für das autonome Fahren
12 Preis pro TeraFLOP in Dollar 100 Mrd. 10 Mrd. 1 Mrd. 100 Mio. 10 Mio. 1 Mio. 100 k 10 k 1k $ $ 153 Mrd. $ 44 Mio. $ 30 k $ 57 $ 0.8 $ 0.03 Artificial Intelligence (deutsch: Künstliche Intelligenz) Machine Learning (deutsch: Maschinelles Lernen) Deep Learning (deutsch: Tiefes Lernen)
13 Erkennung komplexer Muster Verarbeitung verschiedener Inputs Rechenleistung Trainingsdaten Black Box Bild und Videodaten
14 Erkennung komplexer Zusammenhänge ähnlich der menschlichen Wahrnehmung Einschätzungen jenseits der Möglichkeiten anderer (teurerer) Sensoren möglich Long Range Radar < 200 m Lidar < 120 m Live Bild von Fahrzeugkamera Convolutional Neural Network Erkenntnis über Straßensituation Zahlenwert z.b. Entfernung eines weitentfernten Fahrzeugs
15 Virtuelle Trainingsdaten: - Generierung realistischer Umgebungen in Unity - Vollautomatisches Labeling große Mengen an Trainingsdaten - Optimale Genauigkeit der Labels - Verschiedenste Einflussfaktoren kontrolliert darstellbar Reale Trainingsdaten: - Aufzeichnen von Testfahrten mit 4K Kamera + GPS Empfänger - Labeling von Hand mit Hilfe von Satellitenkarten - Durch Tools relativ effizient - Ungenauigkeit der GPS Daten und des Labelings Schätzungsweise +/- 10 Meter gesamt Bild von Fzg fehlt SO VIEL WIE MÖGLICH SO WENIG WIE NÖTIG
16
17 Virtuelle Trainingsdaten Azure Reale Trainingsdaten Bilder ~200 GB pro Stunde manuelles Labeling
18 Daten, Daten, Daten Man kann einem neuronalem Netz fast alles beibringen, wenn man nur genügend Daten hat (Andrej Karpathy, Tesla, 2016) Trainingsdaten Neuronales Netz Messdatenmanagement
19 2018 Microsoft Corporation. All rights reserved.
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