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Autonomes Fahren: Auf dem Weg zum Robo-Taxi

Im Rahmen der GTC in München hat Nvidia den ersten KI-Computer für komplett autonom fahrende Roboter-Taxis vorgestellt: Codename Pegasus.

Nvidia Drive PX Pegasus Bildquelle: © Nvidia

Die Nvidia Drive PX Pegasus verarbeitet über 320 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde.

Die neue Plattform stelle, so Nvidia, eine signifikante Erweiterung der bekannten Nvidia Drive PX Computerplattform dar. Als erstes KI-System weltweit sei es in der Lage, autonom fahrende Fahrzeuge auf Level 5 zu steuern. Die Nvidia Drive PX Pegasus verarbeite über 320 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde – das sei10-mal mehr als der Vorgänger, die Nvidia Drive PX 2.

“Nvidia Drive PX Pegasus ist der Schlüssel für eine ganz neuartige Fahrzeugklasse, die komplett ohne Fahrer, Lenkrad, Seitenspiegel oder Pedale auskommen wird”, sagt der Grafikkarten- und Chipspezialist. Im Gegensatz zum heute gängigen Cockpit-Look würden die Interieurs dieser Fahrzeuge eher wie Wohnzimmer oder Büros anmuten. Auf Basis der neuen Fahrzeugklasse werde eine Demokratisierung der Mobilität Einzug halten, die gerade für ältere Menschen oder Menschen mit Behinderung große Vorteile bereithält. So würden durch die neue Technologie in Zukunft Millionen Stunden eingespart, die sonst auf der täglichen Weg zur Arbeit verloren gehen und die man nun für andere Aufgaben nutzen kann. Tausende Menschenleben würden auf lange Sicht durch die neue Art des autonomen Pendelns gerettet, da Müdigkeit, Ablenkungen oder Einschränkungen durch Drogen und Alkohol keine Rolle mehr spielen. Weitere positive Folgen der neuen Technologie seien weniger Parkplätze (Dank weniger Fahrzeugen), weniger Staus und eine allgemeine Erhöhung der Straßensicherheit.
 
Insgesamt arbeiten derzeit 225 Partner global an der Entwicklung der Drive PX Plattform und davon 25 an der Evolution des Robo-Taxis durch die Nvidia Cuda GPUs. Heutzutage sehen die Kofferräume der Fahrzeuge mit der Drive PX Plattform aus wie kleine Rechenzentren. Sie sind voller Grafikprozessoren, die Anwendung aus dem Bereichen Deep Learning, optische Verarbeitungen und Parallel Computing berechnen.