So lernt Audi von der Gaming-Branche

Game-Entwickler Ralph Stock und Andreas Kern, Entwickler für virtuelles Umfeld bei Audi Electronics Venture (AEV), diskutieren über die Gemeinsamkeiten, Differenzen und Synergien ihrer Branchen.

Herr Kern, wieso brauchen wir Computersimulationen, um intelligente Autos zu entwickeln?

Kern: Die enorme Komplexität im Straßenverkehr zeigt sich heute besonders in der Stadt. Alleine kulturell sind europäische Städte komplett anders als südamerikanische oder chinesische. Dort überall real zu testen, ist nicht machbar. Wir müssen sichere, serienreife Systeme entwickeln, die weltweit funktionieren und mit denen sich der Kunde wohlfühlt. Dazu brauchen wir die Simulation.

Ohne Simulation können wir also gar keine neuen Technologien entwickeln?

Kern: Gerade im Hinblick auf pilotiertes Fahren ist die Simulation unerlässlich. Nur so können wir hochvernetzte Systeme reproduzierbar testen. Früher waren reale Tests ausschlaggebend. Künftig können wir in der Realität aber nicht mehr alle Situationen darstellen.

Herr Stock, Sie entwickeln seit dreißig Jahren Computerspiele. Wo liegen die Grenzen zwischen Simulation und Spiel?

Stock: Für viele unserer Spiele ist eine Simulation des realen Verkehrs die Grundlage. Das heißt, wir bauen in unserer Welt die Straßennetze, die Verkehrsregeln oder auch das Verhalten von Fußgängern nacheinander auf. Dann bleiben Passanten auch mal an Schaufenstern stehen. Das macht die Welt noch realistischer. Am Ende haben wir dann eine „Weltsimulation“ – und das in Echtzeit. Erst darauf setzen wir dann das eigentliche Spiel mit seinen Regeln auf. Denn der Spieler erwartet ja nicht nur eine schöne Simulation, sondern den ganzen Spielspaß – mit Punktelisten und Fortschrittsmöglichkeiten.

Gibt es ähnliche Vorgehensweisen auch in der Automobilindustrie?

Kern: In gewisser Weise ja. Als Entwicklungsabteilung für Softwaremethoden stellen wir anderen Abteilungen bei Audi Simulationswelten zur Verfügung. Die Kollegen, die Assistenzfunktionen entwickeln, bekommen von uns also die Basistechnologie, um ihre Funktionen in die  Simulation zu integrieren. Die Funktionen können auf diese Weise sowohl im realen Auto als auch in der Simulation entwickelt werden.

Warum ist die Spieleindustrie dabei für die Autobranche so interessant?

Stock: Wir sind für andere Industrien interessant, weil wir uns seit Jahren mit der Simulation von Verkehr beschäftigen. Das macht unsere Spiele glaubwürdig und schön.

Kern: Ja, das Spannende an Computerspielen ist für uns die physikalisch korrekte Simulationswelt. Auch die Verhaltensmodelle der jeweiligen Simulationsteilnehmer sind in der Spiele- und Autoindustrie ähnlich: Im Spiel wird meist dem Mensch eine Aufgabe gestellt. Bei Audi ist es das Auto, das eine Aufgabe lösen muss – zum Beispiel den Fahrer warnen. Genau da wird es spannend, denn die Spieleindustrie hat in diesem Kontext zum Beispiel die Erfahrung, wie die Verhaltensweise von Fußgängern korrekt simuliert wird. Diese Informationen brauchen wir auch.

Das geht nur mit externen Partnern?

Kern: Die Automobilindustrie arbeitet mit teurer Spezialsoftware. Die Spieleindustrie hingegen macht mit ihrer Technologie viel mehr Umsatz und hat sich über die Jahre viel Know-how aufgebaut. Da macht es Sinn, einen Blick in diese Branche zu werfen und Synergien zu nutzen.

Sensor-Visualisierung: Die Aktivität der für das pilotierte Fahren notwendigen Sensoren – etwa zur Fußgängererkennung – wird am Virtual Engineering Terminal mittels intuitiv verständlicher Zeichen und Symbole erlebbar gemacht.

Meinen Sie damit den Einsatz von Game-Engines?

Kern: Ja, zum Beispiel. Mithilfe von Game-Engines können wir ganz neue Anwendungen in unsere Entwicklerwelt einführen.

Was bedeutet der Begriff in der Spieleentwicklung?

Stock: Gemeinhin versteht man unter einer Game-Engine eine Grafik-Engine. Ein System also, mit dem wir 3D-Welten möglichst realistisch zum Leben erwecken. Aber es gibt noch andere Aspekte: Eine Physik-Engine sorgt zum Beispiel dafür, dass in der simulierten Welt Schwerkraft herrscht. Sound ist ein weiteres Beispiel. Wenn ich mich umdrehe, ist eine Tonquelle auf einmal vor und nicht mehr hinter mir. Die Sound-Engine muss den Ton so auf die Lautsprecher verteilen, dass es real klingt. Und dann gibt es natürlich die Künstliche Intelligenz. Daran haben wir je nach Anwendung unterschiedliche Anforderungen. Bei der Simulation von Verkehrsströmen brauchen wir zum Beispiel eine Schwarmintelligenz, bei anderen Produkten steht die Simulation von Reaktionen einzelner Personen im Vordergrund. So baut man mit geeigneten Engine-Komponenten Stück für Stück die Architektur einer Simulation auf.

Und was lernen die Gamer von Audi?

Stock: Wenn es darum geht, die Präzision bis ins physikalische Detail zu treiben, können wir dazulernen. Für ein Spiel genügt es, dass eine Simulation für die Spielwelt plausibel erscheint. Die Kollegen aus dem Automobilbau müssen aber die Realität abbilden. Denn das Auto muss ja nachher tatsächlich fahren.
Kern: Für das vernetzte und automatisierte Fahren brauchen wir – über die realen Testfahrten hinaus – viele zusätzliche Testkilometer. Das ist im realen Leben nicht abbildbar. Deshalb müssen unsere Simulationen so präzise wie nur möglich sein.

Wie wissen die Autos in den Simulationen, was sie machen?

Kern: Wir setzen auf eine hochkomplexe Simulations-Engine, die nach offenen Standards gewisse Szenarien abfährt. Dabei definieren wir das Drehbuch. Für uns ist es essenziell, genau zu definieren, was passiert. Darauf müssen wir uns verlassen. Und wir müssen auch dem TÜV erklären, dass wir die Sicherheitssysteme nach dieser Methode entwickelt haben. Teilweise lassen wir Dinge aber auch ganz bewusst zufällig entstehen – wie im Computerspiel.

Spielt Künstliche Intelligenz dabei eine Rolle?

Kern: Wir haben in unserer Simulation die Möglichkeit zu einem „Fahrer“ zu sagen: „Du fährst nach Verkehrsregeln.“ Der Fahrer kennt die Regeln und weiß, wann er bremsen sollte. Man gibt diesen Modellen auch Eigenschaften mit wie „hält die Geschwindigkeit ein“. Das heißt, der Fahrer in unserer Simulation trifft mithilfe einer Künstlichen Intelligenz Entscheidungen, wie er sich im Straßenverkehr verhalten muss. Künftig übertragen wir diese Fähigkeiten auch auf unsere pilotiert fahrenden Autos.

Und wie leiten Sie aus der Simulation das Wissen für die reale Welt ab?

Kern: Für die Software macht es keinen Unterschied, ob sie in einem realen Audi fährt oder in der Simulationswelt. Fahrzeugfunktionen testen und optimieren wir in der Simulation, denn dort gefährden wir niemanden.
Stock: Außerdem macht die Simulation die Ergebnisse reproduzierbar. Im allerbesten Fall – das ist aber Zukunftsmusik – lernt die Software in der Simulation und optimiert sich selbst.

Gibt es Entwicklungen in der Automobilindustrie, die ohne Simulation gar nicht machbar wären?

Kern: Es geht vor allem um Schwarmfunktionen. Wir wollen dem Kunden einen Mehrwert bieten, in dem wir eine Flotte auf der Straße haben, die sich austauscht, Informationen aggregiert und verteilt. Das kann nur in der Simulation getestet werden.

Ralph Stock und Andreas Kern sind sich einig: Insbesondere für die Entwicklung von Schwarmintelligenz ist die Arbeit mit Simulationen unerlässlich.

Schwarmintelligenz ist also das Zukunftsthema?

Stock: Absolut! Zunehmende Vernetzung und die Vermischung von Spiel und Realität – wie bei Pokémon GO – sind für uns ganz wichtig. Die Realität verschmilzt immer mehr mit den parallelen Datenwelten. Die Herausforderung dabei ist, realistisch zu modellieren. Wenn wir in der Simulation relevante Einflüsse unberücksichtigt lassen – zum Beispiel, weil wir deren Bedeutung unterschätzen – kann das am Ende die Eigenschaften des zu entwickelnden Produkts negativ beeinflussen. Deshalb müssen wir natürlich besonders bei sicherheitsrelevanten Systemen sehr sorgfältig sein.
Kern: Zukünftig werden wir gerade in der Stadt besser werden. Um dort pilotiert zu fahren, braucht es entsprechende Entwicklungsmethoden. Da ist die Simulation mit den Verhaltensmustern der verschiedenen Verkehrsteilnehmer unersetzlich.

Vielen Dank für das Gespräch.

Quelle: Audi Blog