- Hightech-Know-How von Land Rover können für britische Segellegende den Unterschied ausmachen
- Großrechner und Technologien maschinellen Lernens sollen dem Team Land Rover BAR bei der Entwicklung des schnellsten Rennkatamarans helfen
- Ex-Formel-1-Ingenieur Richard Hopkirk nutzt enorme Datenverarbeitungs-Fähigkeiten, um die entscheidenden Sekunden herauszuholen
- Land Rover-Technologien des Selbstlernenden Autos sollen dazu beitragen, den Erfolgscode im Segelsport zu knacken
- Team Land Rover BAR will erstmals nach 165 Jahren den America’s Cup nach Großbritannien holen
- Portsmouth sieht vom 22. bis 24. Juli die nächsten Regatten der Louis Vuitton America’s Cup World Series
Seit mehr als einem Jahr sind Land Rover-Ingenieure mit an Bord: Sie bringen die ihnen zur Verfügung stehenden Fähigkeiten Künstlicher Intelligenz in das Team Land Rover BAR ein. Die Kooperation der Segel- und Automobilfachleute soll Strukturen und Muster in den seglerischen Leistungsdaten finden und auswerten – alles mit dem Ziel, das Boot für den America’s Cup noch schneller zu machen.
Mit der Bündelung ihrer Kompetenzen erschließen die beiden Partner Neuland im Segelsport. So erhält das Team beispielsweise an jedem Testtag von den im Boot untergebrachten Sensoren nicht weniger als 16 Gigabyte unkomprimierter Daten. Die Fähigkeit, derartige Datenmengen zu verarbeiten und zu nutzen, ist im Segeln beispiellos. Vorgänge, für die früher Wochen benötigt wurden, laufen dank der Rechenleistung und Echtzeitanalysefähigkeiten von Land Rover jetzt unmittelbar ab.
Sir Ben Ainslie, Teamchef und Skipper von Land Rover BAR: „Das Leistungsvermögen intelligenter Maschinen ist ein entscheidender Beitrag der Forschungs- und Entwicklungsabteilungen von Land Rover. Er bedeutet für das Team Land Rover BAR eine erhebliche Stärkung in dem Streben nach dem Gewinn des America’s Cup. Der vergangene 34. America’s Cup-Wettbewerb hat gezeigt, wie wichtig das stabile Foilen ist – also das Fliegen des Boots über dem Wasser. Land Rover hilft uns dabei zu erkennen, wodurch ein Boot in der Luft bleibt oder auf die Wellen zurückkracht. Wir wissen, dass Rennen in Sekundenschnelle gewonnen oder verloren werden können. Die Künstliche Intelligenz von Land Rover kann hier den Unterschied ausmachen.“
Mit Maschinellem Lernen lassen sich Muster und Gesetzmäßigkeiten erkennen – ein künstliches System „lernt“, indem es Wissen aus Erfahrungen generiert. Segeln ist ein ideales Anwendungsgebiet für diese Form Künstlicher Intelligenz, denn hier sind eine Menge Variablen im Spiel, darunter in erster Linie der Wind.
In den Testreihen sammeln diverse Sensoren an Bord der Boote Daten zu über 300 Variablen. Dazu zählt die faseroptische Dehnungsmessung ebenso wie ein Sechs-Achsen-Beschleunigungsmesser oder Ultraschallsensoren, die den Abstand zwischen Boot und Wasseroberfläche berechnen. Der frühere Formel-1-Ingenieur Richard Hopkirk, heute Leiter Systeme und Analysen bei Land Rover BAR, ist sich der Bedeutung der so gewonnenen Daten sehr bewusst: Sie können dem Team den entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Richard Hopkirk: „In einem Formel-1-Auto lässt sich die Ausgangsleistung des Motors präzise bestimmen. Anders beim Segeln: Hier ändert sich der Wind ständig. Das macht es schwierig, Leistungssteigerungen zu quantifizieren, wenn die Eingangsleistung unbekannt bzw. nicht konstant ist. Und dabei kommt dann die Expertise von Land Rover auf dem Feld Maschinellen Lernens zum Tragen. Intelligente Algorithmen können enorme Datenmengen durchsuchen und Muster in den Variablen erkennen – Muster, die ein Analyst aus Fleisch und Blut niemals identifizieren könnte. Aber dies sind die Muster, die über Sieg oder Niederlage in einem Rennen entscheiden können.“
Im Hinblick auf ‚Machine Learning‘ nimmt Jaguar Land Rover innerhalb der Automobilindustrie eine Vorreiterrolle ein. Das von dem britischen Unternehmen entwickelte selbstlernende Auto arbeitet daran, die ultimative Form intelligenten Fahrens zu realisieren, indem es die persönlichen Präferenzen und individuellen Vorlieben des Fahrers versteht und verarbeitet.
Mauricio Munoz ist innerhalb des Teams Selbstlernendes Auto der federführende Land Rover-Ingenieur des Projekts. Nach seiner Promotion an einer deutschen Universität sowie Masterabschlüssen in München in Software Engineering und am MIT in Boston in Machine Learning wurde Mauricio Munoz direkt für das Advanced Engineering Team von Jaguar Land Rover gewonnen.
Zu den ersten Aufgaben des 27-Jährigen zählt die Analyse bestimmter Segelmanöver, um den optimalen Weg zur Steuerung des Bootes ermitteln. Er nutzt Techniken Maschinellen Lernens zur Optimierung von Geschwindigkeit und Stabilität des Katamarans. Mauricio Munoz: „Bei Jaguar Land Rover verwenden wir Maschinelles Lernen, um Verhaltensmuster zu ermitteln, wie Menschen am besten mit ihren Fahrzeugen interagieren – mit dem Ziel, eine Vielzahl dieser Interaktionen zu automatisieren.“
Mauricio Munoz weiter: „Das Forschungsprojekt bei Land Rover BAR stellt sich etwas anders dar. Die Frage ist hier nicht, ob ein bestimmtes Muster auftritt – sondern was dieses Muster verursacht und wie man es visualisieren kann. Wenn wir das verstehen, erhalten wir eine fundamental neue Sicht auf das Leistungsverhalten auf dem Wasser, was zu fundierteren Entscheidungen im Design- und Testprozess des Bootes führt.“
Mauricio Munoz zählt zu den vielen jungen und talentierten Jaguar Land Rover-Ingenieuren, die ihre Fähigkeiten in den Dienst des Designteams von Land Rover BAR stellen.
In der Gesamtwertung der America’s Cup World Series rangiert das Team Land Rover BAR aktuell auf Platz 2 – nachdem die Briten das Regattawochenende Ende Juni in Chicago ebenfalls mit einem zweiten Rang abgeschlossen haben. Nächste Station des America’s Cup ist vom 22. bis 24. Juli Portsmouth: Vor heimischem Publikum wird Land Rover BAR alles daransetzen, den Zehn-Punkte-Rückstand auf das in der Gesamtwertung führende Emirates Team New Zealand aufzuholen.
Verbrauchs- und Emissionswerte Discovery Sport, Discovery, Range Rover Evoque, Range Rover Sport, Range Rover inklusive Supercharged-Modelle:
Kraftstoffverbrauch im kombinierten Testzyklus: Range Rover 5.0l V8 Supercharged Benziner: 12,8 – Range Rover Evoque eD4: 4,2 l/100 km / CO2-Emissionen im kombinierten Testzyklus: 299 – 109 g/km
Weitere Informationen zum offiziellen Kraftstoffverbrauch und den offiziellen spezifischen CO2-Emissionen neuer Personenkraftwagen können dem Leitfaden über den Kraftstoffverbrauch, die CO2-Emissionen und den Stromverbrauch neuer Personenkraftwagen entnommen werden, der bei allen Jaguar- und Land Rover-Vertragspartnern und bei Jaguar Land Rover Deutschland GmbH unentgeltlich erhältlich ist. Der Leitfaden ist ebenfalls im Internet unter www.dat.de verfügbar.