Wie Autos autonom fahren lernen

AWS DeepRacer Challenge an der FH St. Pölten. [...]

Studierende, die mit Machine Learning durchstarten wollen, hatten vor kurzem an der Fachhochschule St. Pölten Gelegenheit dazu: Bei der von AWS (Amazon Web Services) und der FH St. Pölten veranstalteten DeepRacer Challenge konnten Interessierte mit einem vollständig autonomen Rennwagen im Maßstab 1:18 teilnehmen. Ziel war es, die Autos so zu programmieren, dass sie sicher und schnell ins Ziel kommen.

AWS DeepRacer bietet eine interessante und unterhaltsame Möglichkeit, in ein Teilgebiet des maschinellen Lernens einzusteigen: das sogenannte Reinforcement Learning oder „bestärkende Lernen“.

Dabei erlernen die Autos selbst sehr komplexe Verhaltensweisen. Die Herausforderung dabei ist, während des Trainings die richtigen Belohnungen zu vergeben – ähnlich wie bei der Erziehung von Tieren.

In dem departmentübergreifenden Wahlfach und Freifach erlernten knapp 40 Studierende zuerst die Theorie. Diese erprobten sie dann praxisnah in einer 3D-Simulation der Rennstrecke.

Beim Abschluss-Event an der FH St. Pölten wurden die besten KI-Modelle (Künstliche Intelligenz) auf die echten Modell-Autos geladen. Die beste Rundenzeit auf der mehrere Meter langen Rennstrecke brachte schließlich den Sieg. Als Preise gab es exklusive „Deep Racer“-Hoodies.

Didaktisches Konzept

„Reinforcement Learning ist eines der aktuellsten Machine-Learning-Konzepte. Auch wir Menschen lernen durch Ausprobieren. So ähnlich funktioniert es beim Auto: Es probiert das Fahren mit verschiedenen Lenkeinschlägen und Geschwindigkeiten aus. Die Studierenden programmieren eine Funktion, die dem Auto mitteilt, wie gut es sich aktuell macht. Im einfachsten Fall: Sind alle Räder auf der Strecke, ist das gut. Kommt das Auto von der Strecke ab, ist das nicht gut. Alleine damit lässt sich aber noch keine Bestzeit erzielen“, erklärt FH-Dozent Andreas Jakl, der die Veranstaltung organisiert hat.

„Didaktisch ist das Rennen ein fantastisches Konzept, da es die oft abstrakten Machine-Learning-Vorgänge begreifbar macht. Die theoretischen Grundlagen lassen sich direkt auf ein höchst relevantes Thema – autonom fahrende Autos – anwenden. Es macht Spaß zu sehen, wenn danach der eigene Code ein echtes Modell-Auto fahren lässt. Zugleich ist es ein toller Einstieg in die praktische Anwendung der AWS Cloud“, sagt FH-Dozent und Co-Organisator Christoph Lang-Muhr.

AWS gab in der Lehrveranstaltung Insider-Tipps und Tricks zum optimalen Training der Machine-Learning-Modelle. Zusätzlich stellte das AWS-Team aus Wien die Modell-Autos zur Verfügung und sorgte für den reibungslosen Ablauf des Rennens.

Die Gewinner:

1. Jan Vrablicz (Master Data Intelligence)
2. Florian Voglauer (Master Data Intelligence)
3. Andreas Falb (Bachelor Information Security)

DeepRacer Challenge: https://aws.amazon.com/deepracer/