Machine-Learning-Trends in der Automobilindustrie im Jahr 2025

Die Automobilindustrie ist seit den Anfängen der Automatisierung von Arbeitsprozessen ein wichtiger Teil der Infrastruktur des technologischen Fortschrittes. Viele Aspekte wurden nur deswegen eingeführt und verbessert, angefangen bei der Fließbandarbeit bis hin zur heutigen Robotertechnologie. Dasselbe lässt sich nun auch bei Dingen wie künstlicher Intelligenz umsetzen. Autos sind das wohl wichtigste Fortbewegungsmittel unserer Zeit und daher immer am Puls der Zeit orientiert. Wie sich diese Branche im Hinblick auf Machine Learning verbessern kann, das schauen wir uns einmal genauer an.

Autos, die selbst fahren können

Lange Zeit war dies nur ein Traum von Science Fiction, ist mittlerweile aber Wirklichkeit geworden. Bereits in einigen Regionen werden selbstfahrende Taxis von MOIA ausprobiert. Was lange Zeit nur als eine Spekulation galt, kann nun von echten Menschen ausprobiert werden. Hier ist Machine Learning extrem wichtig, denn die KI, die im Auto integriert ist, muss sich an entsprechende Verkehrsregeln halten und gleichzeitig auch auf andere Verkehrsteilnehmer achten.

Bisher steckt diese Technologie noch in den Kinderschuhen, aber dass es überhaupt funktioniert und auf öffentlichen Straßen zugelassen ist, ist ein wahnsinniger Fortschritt. In den folgenden Jahren werden wir hier sicher viele weitere Entwicklungen sehen, die es vielleicht auch nach Europa und in unsere heimischen Cockpits schaffen.

Assistenz erweitern und anpassen

Angelehnt daran lassen sich auch andere Assistenten im Auto finden, die einem das Fahren erleichtern sollen. Auch hier arbeiten entsprechende Hersteller eng mit maschinellem Lernen zusammen, um ein umfassendes Fahrerlebnis zu schaffen. Bei diesen Assistenten geht es oft um zusätzliche Sicherheit, aber manchmal auch um Features wie die Überprüfung der Fahrtauglichkeit, das Einparken oder das Eingreifen in Notsituationen.

Verbesserungen für Sicherheit

Sicherheit steht in der Automobilindustrie an erster Stelle. Hier haben Autohersteller in den letzten Jahrzehnten immense Fortschritte erzielen können, die das Autofahren sehr viel sicherer machen. Und selbst wenn Unfälle geschehen, soll die Konstruktion des Autos zur Verminderung von Verletzungen beitragen. Zudem ist auch die Kontaktaufnahme zu Mobilitätsdiensten wie dem Mobility Center von Allianz Partners eine wichtige Schnittstelle.

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz und anderen technologischen Analysetools ist bei dieser Thematik unumgänglich. Verschiedene Verhaltensmuster lassen sich so haargenau einschätzen, Simulationen helfen bei der Gestaltung des Autos und können auch dazu beitragen, mögliche Fehlerquellen für Probleme ausfindig zu machen. Auch bei direkten Tests ist Machine Learning unabdingbar und liefert wichtige Daten für mögliche Unfälle und die Einwirkungen auf Auto und Fahrer.

Routenberechnung und Navigation

Die Verbesserung der Navigation ist ebenfalls ein wichtiger Grundpfeiler der Automobilindustrie geworden. Viele Navigationsgeräte sind bereits ins Auto integriert und müssen dementsprechend gut funktionieren. Auch hier ist maschinelles Lernen nicht mehr wegzudenken. Alleine die Berechnung von aktuellen Verkehrslagen, die Verbesserung der Fahrsicherheit und eine stets aktualisierte Karte sind nur einige dieser Punkte, bei denen diese Technologien eingesetzt werden.

Dadurch sind Passagiere nicht nur schneller am Ziel, sondern beugen gleichzeitig auch Unfällen vor. Zudem kann die Route je nach eigenem Fahrstil und Schnelligkeit individuell an den Fahrer angepasst werden. Während einige lieber über die Autobahn düsen, zieht es andere eher auf die ruhigen Landstraßen. Navis lassen sich mit dem Internet updaten. Nutzen Sie dabei ExpressVPN für den PC für mehr Sicherheit und eine bessere Routenplanung für Ihren aktuellen Standort.

Reichweite für E-Autos

E-Autos werden auf lange Sicht unsere Straßen dominieren. Doch viele entscheiden sich wegen der geringen Reichweite heutzutage noch gegen ein solches Modell. Hier müssen gleich mehrere Faktoren ineinandergreifen. Zum einen muss die Herstellung von Batterien billiger werden, sodass mehr Reichweite pro Kaufpreis möglich ist. Auch die verbaute Technologie muss ausgebaut werden, um mehr Möglichkeiten zuzulassen. Zuletzt ist aber auch der Ausbau der Aufladesäulen extrem wichtig, denn hier hinkt Deutschland stark hinter seinen Nachbarländern hinterher.

Materialien, Baupläne und Herstellung

Zuletzt kann Machine Learning auch bei der eigentlichen Herstellung in der Automobilindustrie aushelfen. Hier fokussiert es sich vor allem auf Modelle für neue Fahrzeuge, den Verbrauch von Baumaterialien und effiziente Methoden, sowohl nachhaltig als auch zukunftsorientiert zu arbeiten. Künstliche Intelligenz kann beispielsweise ältere Modelle auswerten und anhand dieser Daten Verbesserungsvorschläge machen.

Autopflege und Instandhaltung

Gleichzeitig kann aber auch der Kunde von diesen digitalen Aspekten Gebrauch machen. Beispielsweise können Fehler schneller erkannt werden, die wiederum direkt in der Werkstatt ausgebessert werden können. Auch die bösen Überraschungen beim TÜV können mit besserem Machine Learning schon bald der Vergangenheit angehören, wenn das Auto eine Selbstanalyse seiner Funktionen machen kann. Eine Schnittstelle zwischen einem physischen Auto und einem digitalen Bordcomputer oder eine App sind dafür essenzielle Bausteine.