18.02.2026 Digitaler Zwilling

Forscher trainieren selbstfahrende Autos mit KI

Mit einem virtuellen, KI-basiertem Testgelände erproben die Unis Dublin und Birmingham selbstfahrende Autos. Dort können sie seltene, besonders risikobehaftete Fahrszenarien bestehen.

In einem virtuellen Testgelände werden selbstfahrende Autos erprobt

Forscher der Dublin City University haben mit Kollegen der University of Birmingham ein virtuelles und zugleich KI-basiertes Testgelände für selbstfahrende Autos entwickelt, um seltene, besonders risikobehaftete Fahrszenarien zu erstellen, aus denen Fahrzeuge lernen können, wie sie darauf am besten reagieren.

KI simuliert allerlei Gefahren

"Anstatt darauf zu warten, dass seltene Ereignisse auf natürliche Weise eintreten, können wir einem KI-Modell beibringen, realistische, aber anspruchsvolle Fahrszenarien auf Abruf zu erstellen, darunter auch solche, die Fahrzeuge an ihre physikalischen Grenzen bringen", so Mingming Liu von der Dublin City University.

Menschen seien sehr gut darin, intuitiv zu handeln, vorauszudenken und sich an unbekannte Situationen anzupassen. Maschinen zeichneten sich durch schnelle Reaktionen und präzise Steuerung aus. Diese beiden Vorzüge führen die Forscher mithilfe ihres virtuellen Testgeländes zusammen. Hier lernen die Fahrzeuge, so wie Menschen zu reagieren, nur schneller und damit besser.

Hochleistungs-Fahrsimulator

"Um das so trainierte System zu bewerten, gingen wir über reine Simulationen hinaus. Wir setzten eine 'Driver-in-the-Loop-Plattform' ein, bei der Menschen in einem Hochleistungs-Fahrsimulator sitzen und live mit der KI interagieren. Weniger erfahrene Fahrer profitierten am meisten: Wenn sie auf komplexen oder kurvigen Straßen Schwierigkeiten hatten, leistete das System rechtzeitig Unterstützung und verringerte so das Risiko, die Kontrolle über das Fahrzeug zu verlieren", sagt Liu.

Autonome Fahrzeuge würden oft danach beurteilt, wie gut sie mit Routine-Aufgaben im Verkehr zurechtkommen. Aber das Vertrauen der Öffentlichkeit hänge letztendlich davon ab, wie sie sich verhalten, wenn etwas schiefgeht. "Durch den Einsatz von KI, um Fahrzeuge für seltene, aber kritische Szenarien zu trainieren, können wir Schwachstellen frühzeitig aufdecken, die Entscheidungsfindung verbessern und Systeme entwickeln, die besser auf die reale Welt vorbereitet sind."

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