Valeo und KE:SAI kooperieren bei der Entwicklung eines vollständig reproduzierbaren und universell einsetzbaren KI-Fahrsystems für autonome Fahrzeuge.
Mit dem Programm wollen die Partner zunächst bei allen wichtigen, öffentlich zugänglichen Benchmarks für autonomes Fahren das aktuelle Spitzenniveau erreichen und dieses in einem nächsten Schritt übertreffen.
Im Rahmen der Partnerschaft soll ein kompaktes KI-Modell entstehen, das unterschiedliche Fahrzeuge mit verschiedenen Sensoren in unterschiedlichen Umgebungen steuern kann. Dazu trainieren die Teams das Modell zunächst mit umfangreichen Aufzeichnungen realer Fahrsituationen. Es wird so konzipiert, dass es sich auf unterschiedliche Sensor- und Kamerakonfigurationen übertragen lässt. Im nächsten Schritt soll das Modell über das hinausgehen, was sich allein aus aufgezeichneten Fahrdaten lernen lässt. Mithilfe von Reinforcement Learning in Simulationen und erlernten Weltmodellen wird es mit seltenen und sicherheitskritischen Situationen konfrontiert, die in realen Daten nur selten oder gar nicht vorkommen.
Sämtliche Komponenten (darunter Code, trainierte Modelle und Datensätze) sollen als Open Source veröffentlicht werden. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse sollen über Publikationen offen geteilt werden, um eine starke Grundlage für die Demokratisierung von Technik für autonomes Fahren und Physical AI zu schaffen. Zulieferer und Forschungseinrichtungen erhalten so die Möglichkeit, die Ergebnisse zu reproduzieren, auf dem Modell aufzubauen und ihre eigenen Systeme anhand einer gemeinsamen Referenz zu vergleichen.
Die Partnerschaft bringt zwei der führenden europäischen Forschungsteams für autonomes Fahren in Paris und Tübingen zusammen:
- Valeo.ai, das KI-Forschungslabor von Valeo, dessen Open-Source-Modelle und Publikationen, wie beispielsweise DrivoR und VaVAM, in der Forschungsgemeinschaft weit verbreitet sind.
- Das Gründungsteam des gemeinnützigen Open-Science-Forschungslabors KE:SAI, das von Kyutai und dem ELLIS Institute Tübingen gegründet wurde und für offene Benchmarks und Lösungen für autonomes Fahren wie KITTI, NAVSIM und TransFuser bekannt ist.
Marc Vrecko, CEO Valeo Brain Division, erklärt: „Diese Open-Science-Kooperation mit KE:SAI ist ein strategischer Meilenstein für Valeo und die europäische Automobilindustrie insgesamt. Indem wir unsere umfassende industrielle und technologische Expertise im autonomen Fahren mit Open-Source-Forschung auf höchstem Niveau verbinden, schaffen wir eine gemeinsame Grundlage, um die Entwicklung von Physical AI zu beschleunigen und Technologien für das autonome Fahren der nächsten Generation zu demokratisieren.“ Andreas Geiger, CEO von KE:SAI, ergänzt: „Bei Sprachmodellen hat Open Source innerhalb weniger Monate Entwicklungen ermöglicht, die sonst Jahre gedauert hätten. Führende Physical-AI-Technologien sind dagegen größtenteils nicht öffentlich zugänglich. Valeo teilt unsere Überzeugung, dass offene Grundlagen mehr Innovation möglich machen, als dies geschlossene Systeme je könnten. Alles, was wir entwickeln, wird frei verfügbar sein. Jeder Fortschritt ist ein Fortschritt für alle.“
