Die rasante Entwicklung generativer KI-Technologien kündigt eine Revolution in der Automobilindustrie an.
Während der Schwerpunkt oft auf den beeindruckenden Anwendungen und Möglichkeiten dieser Technologie liegt, müssen wir auch die Bedeutung von Data Governance erkennen und betonen.
Verständnis der Generativen KI
Generative KI, oder generative künstliche Intelligenz, bezieht sich auf Systeme, die Daten generieren können, die den echten Daten, auf denen sie trainiert wurden, ähneln. Dies kann Text, Bilder, Musik oder, im Kontext der Automobilindustrie, Entwurfsmuster, Softwarecode oder Simulationsszenarien umfassen. Generative KI-Modelle, insbesondere solche, die auf tiefem Lernen basieren, wie Generative Adversarial Networks (GANs), haben die Fähigkeit, komplexe Datenmuster zu erkennen und darauf basierend neue Datenmuster zu erstellen.
Im Kontext der Automobilindustrie kann generative KI mehrere Anwendungen haben:
Fahrzeugdesign: Generative KI kann verwendet werden, um neue Fahrzeugdesigns zu erstellen, die auf bestehenden Trends basieren, oder um innovative Designs zu kreieren, die den aktuellen Industriestandards entsprechen.
Optimierung von Bauteilen: Generative KI kann bei der Entwicklung und Optimierung von Fahrzeugteilen helfen, wie z.B. der Verbesserung der Aerodynamik oder der Schaffung leichterer und dennoch stärkerer Materialien.
Softwareentwicklung: Mit der wachsenden Bedeutung von Software in Fahrzeugen kann generative KI dazu beitragen, Code zu generieren oder Softwareprobleme zu identifizieren und zu beheben.
Simulation und Testen: Generative KI kann realistische Simulationsszenarien für Fahrzeugtests erstellen, insbesondere für autonome Fahrsysteme. Sie kann Szenarien generieren, die in der realen Welt selten oder schwer zu replizieren wären, aber dennoch getestet werden müssen.
Personalisierung: Generative KI kann dazu beitragen, personalisierte Fahrerlebnisse zu schaffen, indem sie Benutzerdaten analysiert und darauf basierend individualisierte Einstellungen oder Vorschläge generiert.
Training von autonomen Systemen: Generative Modelle können realistische Daten generieren, die dann zur Weiterbildung und Verfeinerung von autonomen Fahrsystemen verwendet werden können.
Für die Automobilindustrie ist es jedoch unerlässlich, beim Einsatz generativer KI-Technologien ethische und datenschutzrechtliche Überlegungen zu berücksichtigen. Es ist auch wichtig, sicherzustellen, dass generierte Daten und Designs umfassend getestet und validiert werden, bevor sie in realen Umgebungen eingesetzt werden. Generative KI bietet zwar enorme Möglichkeiten, erfordert aber auch sorgfältige Überwachung und Steuerung.
Die Bedeutung von Daten in SDVs
Mit dem Aufkommen von Software Defined Vehicles (SDVs) haben wir eine Explosion der Datenmenge und -komplexität erlebt. Jede Zeile Code, jede Anwendung und jedes Feature hängt von Daten ab – Daten, die korrekt, aktuell und verfügbar sein müssen. Die Rolle der generativen KI, diese Daten zu nutzen, um Software zu optimieren und die Fahrzeughardware zu verbessern, ist beeindruckend. Aber dies stellt auch hohe Anforderungen an die Datenqualität.
Software Defined Vehicles (SDVs) sind eine neue Generation von Fahrzeugen, bei denen Software- und Hardware-Funktionen voneinander entkoppelt sind. In einem SDV sind die meisten Funktionen und Fähigkeiten des Fahrzeugs softwaregesteuert. Dies bedeutet:
- Anpassungsfähigkeit: Die Funktionen und Features des Fahrzeugs können durch Softwareupdates verbessert oder geändert werden, ähnlich wie bei Smartphones.
- Over-the-Air (OTA) Updates: SDVs können drahtlos mit Updates versorgt werden, um neue Funktionen hinzuzufügen oder bestehende Funktionen zu verbessern.
- Integration mit der Cloud: SDVs können nahtlos mit Cloud-Diensten interagieren, um Daten in Echtzeit zu senden oder zu empfangen.
- Modularität: Komponenten wie Motormanagement, Infotainment und sogar autonomes Fahren können als separate Module betrachtet werden, die unabhängig voneinander aktualisiert werden können.
- Verbesserte Sicherheit: Da viele Funktionen softwaregesteuert sind, können Sicherheitsupdates und -patches schnell und effizient aufgespielt werden.
Da SDVs stark von Software und Daten abhängig sind, spielt Data Governance eine entscheidende Rolle, um sicherzustellen, dass die in diesen Fahrzeugen verwendeten Daten sicher, zuverlässig und konform sind.
Die Notwendigkeit der Data Governance
Hier kommt die Data Governance ins Spiel. Um das volle Potenzial der generativen KI zu nutzen, müssen Automobilhersteller:
- Datenqualität sicherstellen: Daten müssen korrekt, konsistent und aktuell sein.
- Datenzugriff kontrollieren: Nicht alle Daten sollten für alle zugänglich sein. Es müssen klare Richtlinien für den Datenzugriff und -nutzung festgelegt werden.
- Datenfluss überwachen: Mit Cloud-Computing und anderen Technologien wird der Datenfluss komplexer. Es ist wichtig, jeden Datenpunkt von seiner Quelle bis zu seinem Endpunkt zu verfolgen.
Beratung und Handlungsempfehlung
Automobilhersteller, die in generative KI investieren, sollten gleichzeitig in robuste Data Governance-Strategien investieren. Dies bedeutet:
- Schulung von Teams in Data Governance-Praktiken.
- Einführung von Werkzeugen zur Datenüberwachung und -qualitätskontrolle.
- Klare Richtlinien und Prozesse für Datenzugriff und -nutzung etablieren.
Insgesamt haben Automobilhersteller durch die Integration von generativer KI, Cloud-Computing und effektivem Datenmanagement die Möglichkeit, bahnbrechende Innovationen voranzutreiben. Der Schlüssel dazu liegt jedoch in einer soliden Data Governance-Strategie, die das Fundament für diese technologischen Fortschritte bildet.
Die KI- Zukunft der Automobilindustrie ist nicht nur technologiegetrieben, sondern auch datengetrieben. Es ist an der Zeit, dass wir die Bedeutung von Daten ebenso anerkennen wie die Technologien, die sie nutzen.
Patrick Upmann | Data Governance Strategy