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Gangster-Spiel bringt echten Autos das Fahren bei

Forschung nutzt Action-Spiel

Selbstfahrende Autos werden besser dank „GTA V“

Grand Theft Auto V spielt in der fiktiven Stadt Los Santos, die Los Angeles nachempfunden ist.
Grand Theft Auto V spielt in der fiktiven Stadt Los Santos, die Los Angeles nachempfunden ist.

„Grand Theft Auto“ ist sicherlich nicht dazu gedacht, um richtig fahren zu lernen, Wissenschaftler der TU Darmstadt haben aber jetzt genau diese Umgebung genutzt, um die Fähigkeiten von selbstfahrenden Autos zu verbessern. TECHBOOK hat bei einem Experten von der Universität nachgefragt, wie das genau funktioniert.

Forscher der TU Darmstadt und von Intel Lab haben Autos das Fahren mithilfe des Gangster-Computer-Spiels „Grand Theft Auto V“ beigebracht. Doktorand Stephan Richter von der TU Darmstadt erklärt: „Während des Spielens überwacht unser Verfahren die Kommunikation des Computerspiels mit der Grafikkarte und erkennt, wann Objekte, wie etwa Autos oder Fußgänger, dargestellt werden. Diese werden anschließend automatisch markiert und wir erzeugen Tausende von Beispielbildern mit minimalem Aufwand.“

Warum ist ein Computerspiel besser als die Realität?

Das Team hat herausgefunden, dass die Fahrzeuge genaue Manöver und Daten aus der Landschaft in dem virtuellen Raum viel schneller lernen als mit traditionellen Methoden. Durch dieses neue Verfahren kann viel Zeit gespart werden. „Um den Nutzen unserer Methode zu illustrieren, haben wir Tausende Bilder mithilfe des Spiels GTA V erzeugt und in nur 49 Stunden präpariert. Hätten wir die gleiche Menge Bilder auf herkömmliche Art und Weise manuell bearbeiten wollen, hätte eine Person hingegen zwölf Arbeitsjahre benötigt“, so Richter.

Der Arbeitsaufwand wird somit minimiert. Die Videospiele sind bereits fertig und können direkt genutzt werden. Auch die menschliche Leistung wird minimiert und dadurch wird das Verfahren preiswerter. Bei den herkömmlichen Methoden musste jedes Objekt manuell markiert werden.

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Welche Bedeutung hat das neue Verfahren für die Zukunft?

Richter: „Moderne Verfahren des maschinellen Lernens und Bildverstehens profitieren immens von einer großen Menge möglichst unterschiedlicher Daten – je mehr, desto besser. Um diesem Datenhunger gerecht zu werden, müssen wir über neue Wege der Datengewinnung nachdenken. Computerspiele sind hierfür sehr interessant, da sie Szenen grafisch realistisch darstellen und wir mit ihrer Hilfe die Datengewinnung automatisieren können. Aus diesem Grund sind sie neben der Objekterkennung möglicherweise auch für andere Fragestellungen der Bildverarbeitung, z.B. dem 3D-Verstehen von Szenen, interessant.“

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