General Motors geht über die einfache Fahrzeugautomatisierung hinaus, um die weitaus komplexere Herausforderung der menschlichen Psychologie zu meistern. In einem Hightech-Forschungslabor in Warren, Michigan, testen Ingenieure nicht nur, wie Autos fahren; Sie messen, wie sich Fahrer fühlen. Durch die Kombination immersiver virtueller Realität mit fortschrittlichen biometrischen Sensoren nutzt GM die menschliche Nervosität als kritischen Datenpunkt, um seine autonomen Fahrsysteme zu verfeinern.
Die virtuelle Teststrecke
Die Szene wirkt täuschend echt: blauer Himmel, flauschige Wolken und sogar ein Schild für eine nahegelegene Tankstelle. Der gefahrene Cadillac Lyriq befindet sich jedoch nicht auf einer Straße. Es handelt sich um einen „Fahrzeugbock“ – eine physische Nachbildung des Fahrzeuginnenraums – umgeben von gebogenen Bildschirmen, die eine digitale Umgebung projizieren. Sieben leistungsstarke Projektoren beleuchten die Straße vor Ihnen und erzeugen eine überzeugende Illusion von Bewegung.
Sensoren werden am Kopf, an den Händen und an den Fingern der Testperson angebracht. Ein Pulsoximeter überwacht die Herzfrequenz, während Kameras Augenbewegungen und Hautleitfähigkeit (Schweiß) verfolgen. Diese biometrischen Daten geben in Echtzeit Aufschluss über den physiologischen Zustand des Fahrers. KI-Algorithmen analysieren diese Eingaben dann, um Stressniveau, Aufmerksamkeitsspanne und Reaktionszeiten zu verstehen.
„Die Daten lügen nicht.“
Dieser Ansatz ermöglicht es GM, täglich Millionen von Simulationen durchzuführen, was Zehntausenden menschlichen Fahrtagen entspricht. Ingenieure führen unvorhersehbare virtuelle Szenarien ein – seltsame Verkehrsmuster, plötzliche Hindernisse oder verwirrende Beschilderungen –, um zu testen, wie das System mit Grenzfällen umgeht. Ein Forscher bemerkt: „Die Wahrheit auf der Straße ist oft seltsamer als die Fiktion“, und diese Simulationen helfen dabei, autonome Fahrzeuge auf das Unerwartete vorzubereiten.
Jenseits des Fahrens: KI in der Batterie- und Aerodynamikforschung
Während das autonome Fahren im Rampenlicht steht, nutzt die Forschungs- und Entwicklungsabteilung (F&E) von GM unter der Leitung der Luft- und Raumfahrtveteranin Linda Cadwell Stancin KI in mehreren technischen Disziplinen. Das Unternehmen, ein Eckpfeiler der Wirtschaft Michigans, wendet zukunftsweisende Technologie an, um die Herausforderungen der alten Automobilbranche zu bewältigen.
Wichtige F&E-Innovationen:
- LMR-Batterien: GM entwickelt Lithium-Mangan-reiche Batterien. Obwohl sie eine geringere Energiedichte als aktuelle Standards aufweisen, sind sie kostengünstiger in der Herstellung und basieren auf weniger seltenen Mineralien wie Kobalt, was Bedenken hinsichtlich der Lieferkette und der Kosten Rechnung trägt.
- KI-gestützte Aerodynamik: Herkömmliche Windkanalsimulationen für Elektrofahrzeuge (EVs) können Wochen dauern, um den Luftwiderstand zu berechnen – ein wichtiger Faktor für die Batterieeffizienz. Der neue virtuelle KI-Windkanal von GM bietet sofortiges Feedback und ermöglicht es Ingenieuren, das Fahrzeugdesign in Echtzeit zu optimieren. Da der Luftwiderstand bis zu 50 % der Batterieenergie eines Elektrofahrzeugs verbrauchen kann, ist diese Geschwindigkeit entscheidend für die Verbesserung der Reichweite.
- Modellierung auf atomarer Ebene: Techniker verwenden atomistische Simulationen, um Änderungen in der Batteriechemie zu modellieren und die Auswirkungen von Materialanpassungen ohne langwierige physikalische Versuche sofort vorherzusagen.
Entschlüsselung menschlicher Emotionen für sicherere Übergaben
GM plant, im Jahr 2028 mit dem vollelektrischen Cadillac Escalade IQ sein völlig autonomes Fahrsystem ohne Hand- und Augenkontakt auf den Markt zu bringen. Eine entscheidende Hürde für diese Technologie ist die „Übergabe“ – der Moment, in dem die Kontrolle vom Auto zurück auf den menschlichen Fahrer übergeht.
Um diesen Übergang zu untersuchen, bitten Forscher Testpersonen, während der Fahrt in einer Simulation ablenkende Aufgaben auszuführen, beispielsweise Candy Crush zu spielen. Das Ziel besteht nicht darin, Spielfähigkeiten zu testen, sondern zu messen, wie schnell und sicher ein Fahrer von einem passiven, abgelenkten Zustand in einen aktiven, aufmerksamen Zustand wechseln kann.
Omer Tsimhoni, ein technischer Mitarbeiter von GM, erklärt, dass das System „Pupillometrie“ zur Messung der Pupillenerweiterung und -reaktivität sowie „galvanische Hautreaktion“ zur Erkennung von Schweiß verwendet. Diese Daten werden von der emotionalen KI verarbeitet, die Gesichtsausdrücke und Stimmtöne interpretiert, um Stress, Verwirrung oder Zufriedenheit zu messen.
Wenn ein Fahrer bei einer Umfrage angibt, dass das Erlebnis „großartig“ war, seine biometrischen Daten jedoch erhöhte Herzfrequenzen und eine erweiterte Pupille zeigen, was auf Stress hindeutet, markiert das System die Diskrepanz. Diese objektive Rückkopplungsschleife stellt sicher, dass das autonome System nicht nur versteht, was der Fahrer sagt, sondern auch, was er tatsächlich erlebt.
Fazit
Die Strategie von GM unterstreicht einen Wandel im Automobilbau: Erfolg wird nicht mehr nur durch mechanische Leistung definiert, sondern durch die nahtlose Integration von Mensch und Maschine. Durch den Einsatz von KI, um menschlichen Stress zu entschlüsseln und jeden Aspekt des Fahrzeugdesigns zu optimieren, von der Batteriechemie bis zur Aerodynamik, möchte GM autonomes Fahren nicht nur möglich, sondern auch intuitiv sicher und komfortabel für den Durchschnittsfahrer machen.
