AI-Nachwuchs macht aus Spielzeugautos autonome Fahrzeuge

08.11.2023

Künstliche Intelligenz (AI) kann mehr als Texte schreiben und Bilder generieren. Das bewiesen letzten Samstag 26 junge AI-Begeisterte an der AI-Challenge@OST. Sie brachten Modell-Geländefahrzeugen das autonome Fahren bei und fuhren anschliessend mit ihren AI-Autos in einem Hindernis-Parcours um die Wette. Den Sieg fuhr das Team «Wheely-Wonka» ein.

Training und Testlauf vor der AI-Challenge an der OST in Rapperswil.
Training und Testlauf vor der AI-Challenge an der OST in Rapperswil.

Sechs Wochen lang hatten die 26 jungen Teilnehmerinnen und Teilnehmer Zeit, um zu lernen, wie man einem Auto das autonome Fahren beibringt. Nach einem gemeinsamen Kickoff-Tag arbeiteten sich die Teams online begleitet durch Coaches aus dem Studiengang Informatik der Ostschweizer Fachhochschule auf den grossen Wettkampf am 4. November vor.

Der junge potenzielle AI-Spezialisten-Nachwuchs musste sich in verschiedene Fragen des sogenannten Supervised Machine Learning einarbeiten – also einer Methode, mit der sich eine AI mithilfe von Trainingsdaten und vorgegebenen Zielen für ein gewünschtes Verhalten trainieren lässt. Wie nimmt man Trainingsdaten für eine künstliche Intelligenz korrekt auf? Wie bringt man einer AI bei, was sie trainieren soll und welche Trainingsläufe als gutes Beispiel für eine Verbesserung dienen? Und wie lässt sich aus den Trainingsdaten ein Verhaltensmodell generieren, mit dem die AI völlig autonom einen Hindernis-Parcours bewältigen kann?

Ein Parcours, zwei Chancen

Mit diesem Wissen ausgestattet, traten die 10 Teams am vergangenen Samstag zum Wettstreit darum an, wer seinem Modell-Auto in nur drei Stunden am besten beibringen kann, den vielseitigen Hindernis-Parcours zu absolvieren. Neu in diesem Jahr war eine zusätzliche Herausforderung: Die Autos mussten über die Kamera auch in der Lage sein, Verkehrsschilder zu erkennen und entsprechend handeln – zum Beispiel ein STOP-Schild vor einer Kreuzung.
Jedes Team hatte dafür die gleichen Voraussetzungen: Baugleiche Autos mit einer Kamera und einer kleinen Recheneinheit an Bord. Vor dem Wettkampftag wussten sie nicht, welche Herausforderungen sich das Team der OST für sie ausgedacht hatte. Das erlernte Wissen aus den sechs Wochen Vorbereitung musste deshalb unter Zeitdruck angewendet werden. Mit der Fernsteuerung absolvierten die Teams mit ihren Autos so oft den Parcours, bis sie ein paar vielversprechende Trainingsdaten gespeichert hatten. Die aufgenommenen Daten aus der Kamera und aus der Steuerung luden sie anschliessend auf einen Server hoch, wo sie mithilfe ihrer Kenntnisse in der AI-Programmierung in ein Verhaltensmodell errechnen konnten. Dieses Modell speicherten die Teams anschliessend wieder auf ihren Fahrzeugen, um zu testen, wie gut das Auto im autonomen Modus selbst den Weg durch den Parcours findet.

Tolle Preise winkten den Teilnehmerinnen und Teilnehmern. Das Gewinner-Duo durfte je ein Notebook mit nach Hause nehmen – der ideale Einstieg in eine erfolgreiche Karriere als AI-Ingenieur oder -Ingenieurin? Nach zwei spannenden Durchläufen konnte sich das zweiköpfige Team «Wheely-Wonka» gegen die konkurrierenden Teams durchsetzen.

Weitere Informationen zur AI-Challenge@OST

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AI-Nachwuchs macht aus Spielzeugautos autonome Fahrzeuge

08.11.2023

Künstliche Intelligenz (AI) kann mehr als Texte schreiben und Bilder generieren. Das bewiesen letzten Samstag 26 junge AI-Begeisterte an der AI-Challenge@OST. Sie brachten Modell-Geländefahrzeugen das autonome Fahren bei und fuhren anschliessend mit ihren AI-Autos in einem Hindernis-Parcours um die Wette. Den Sieg fuhr das Team «Wheely-Wonka» ein.

Training und Testlauf vor der AI-Challenge an der OST in Rapperswil.
Training und Testlauf vor der AI-Challenge an der OST in Rapperswil.

Sechs Wochen lang hatten die 26 jungen Teilnehmerinnen und Teilnehmer Zeit, um zu lernen, wie man einem Auto das autonome Fahren beibringt. Nach einem gemeinsamen Kickoff-Tag arbeiteten sich die Teams online begleitet durch Coaches aus dem Studiengang Informatik der Ostschweizer Fachhochschule auf den grossen Wettkampf am 4. November vor.

Der junge potenzielle AI-Spezialisten-Nachwuchs musste sich in verschiedene Fragen des sogenannten Supervised Machine Learning einarbeiten – also einer Methode, mit der sich eine AI mithilfe von Trainingsdaten und vorgegebenen Zielen für ein gewünschtes Verhalten trainieren lässt. Wie nimmt man Trainingsdaten für eine künstliche Intelligenz korrekt auf? Wie bringt man einer AI bei, was sie trainieren soll und welche Trainingsläufe als gutes Beispiel für eine Verbesserung dienen? Und wie lässt sich aus den Trainingsdaten ein Verhaltensmodell generieren, mit dem die AI völlig autonom einen Hindernis-Parcours bewältigen kann?

Ein Parcours, zwei Chancen

Mit diesem Wissen ausgestattet, traten die 10 Teams am vergangenen Samstag zum Wettstreit darum an, wer seinem Modell-Auto in nur drei Stunden am besten beibringen kann, den vielseitigen Hindernis-Parcours zu absolvieren. Neu in diesem Jahr war eine zusätzliche Herausforderung: Die Autos mussten über die Kamera auch in der Lage sein, Verkehrsschilder zu erkennen und entsprechend handeln – zum Beispiel ein STOP-Schild vor einer Kreuzung.
Jedes Team hatte dafür die gleichen Voraussetzungen: Baugleiche Autos mit einer Kamera und einer kleinen Recheneinheit an Bord. Vor dem Wettkampftag wussten sie nicht, welche Herausforderungen sich das Team der OST für sie ausgedacht hatte. Das erlernte Wissen aus den sechs Wochen Vorbereitung musste deshalb unter Zeitdruck angewendet werden. Mit der Fernsteuerung absolvierten die Teams mit ihren Autos so oft den Parcours, bis sie ein paar vielversprechende Trainingsdaten gespeichert hatten. Die aufgenommenen Daten aus der Kamera und aus der Steuerung luden sie anschliessend auf einen Server hoch, wo sie mithilfe ihrer Kenntnisse in der AI-Programmierung in ein Verhaltensmodell errechnen konnten. Dieses Modell speicherten die Teams anschliessend wieder auf ihren Fahrzeugen, um zu testen, wie gut das Auto im autonomen Modus selbst den Weg durch den Parcours findet.

Tolle Preise winkten den Teilnehmerinnen und Teilnehmern. Das Gewinner-Duo durfte je ein Notebook mit nach Hause nehmen – der ideale Einstieg in eine erfolgreiche Karriere als AI-Ingenieur oder -Ingenieurin? Nach zwei spannenden Durchläufen konnte sich das zweiköpfige Team «Wheely-Wonka» gegen die konkurrierenden Teams durchsetzen.

Weitere Informationen zur AI-Challenge@OST