Jennifer Healey: Sprechende Autos könnten Unfälle vermeiden

Wenn wir Auto fahren, setzen wir uns in eine gläserne Blase, schließen die Tür und geben Gas. Dabei verlassen wir uns einzig und allein auf unsere Augen – obwohl wir nur einige Autos vor uns oder hinter uns überblicken. Was aber wäre, wenn sich Autos untereinander Daten über ihre Position und Geschwindigkeit austauschen und wir Vorhersagemodelle heranziehen könnten, um die sichersten Routen für alle Beteiligten zu berechnen? Jennifer Healey stellt sich eine Welt ohne Unfälle vor. (Aufgenommen bei TED@Intel)

Machen wir uns nichts vor:

Autofahren ist gefährlich.

Wir verdrängen das gerne,
aber die Tatsache,

dass man religiöse Talismane
und andere Glücksbringer

auf den Armaturenbrettern
in aller Welt findet,

lässt erkennen, dass wir wissen,
dass es wirklich so ist.

Autounfälle sind in den USA
die Haupttodesursache

junger Menschen im Alter
zwischen 16 und 19 –

Haupttodesursache –

und 75 % dieser Unfälle
haben nicht das Geringste

mit Drogen oder Alkohol zu tun.

Was passiert da?

Niemand weiß es genau, aber ich erinnere mich
noch an meinen ersten Unfall.

Ich war jung.
Ich fuhr auf der Autobahn,

als das Auto vor mir plötzlich bremste.

Ich so: »Oh – wenn der bremst,

brems ich auch mal.«

Ich tret auf die Bremse.

Aber der Typ will gar nicht
langsamer fahren.

Er will anhalten,
Vollbremsung auf dem Highway.

Von über 100 auf... Null?

Ich steig in die Eisen.

Ich spüre das ABS und
wie das Auto trotzdem weiter fährt

und immer noch nicht anhält,
und ich weiß, dass es nicht anhalten wird.

Der Airbag wird ausgelöst –
das Auto ist ein Totalschaden

aber zum Glück
wurde niemand dabei verletzt.

Ich hatte keine Ahnung, dass
das Auto vor mir anhalten würde.

Ich glaube, da können wir
einiges verbessern.

Ich glaube, wir können
das Autofahren verändern,

wenn wir unsere Autos
miteinander reden lassen.

Stellen Sie sich nur einmal kurz vor,

wie Autofahren heute ist.

Einsteigen. Tür zu. Man sitzt
in einer gläsernen Blase.

Man erfährt die Außenwelt nicht mehr direkt.

Man befindet sich in einem erweiterten Körper.

Man soll in dieser Blechbüchse

übermenschlich schnell

bei eingeschränkter Sicht zwischen
anderen Blechmonstern umherfahren.

Man hat nur die eigenen Augen,
um da durch zu kommen.

Das ist alles, was man hat,

nur die Augen,
die gar nicht dafür gemacht sind.

Will man dann die Spur wechseln,

soll man was als erstes tun?

Richtig.

»Nimm die Augen von der Straße.

Schau nicht mehr, wohin du fährst.
Dreh dich um.

Überprüfe den toten Winkel,

und fahr auf der Straße,
ohne zu schauen, wohin.«

Alle wissen: Das ist
die sichere Art zu fahren.

Warum machen wir so etwas?

Wir müssen entscheiden: Wo schau ich hin?

Was ist wichtiger?

Normalerweise sind wir sehr gut darin,

das auszuwählen, was
unsere Aufmerksamkeit erfordert,

aber manchmal – verpassen wir doch etwas.

Manchmal schätzen wir etwas
falsch oder zu spät ein.

Sehr häufig sagt der Fahrer hinterher:

»Ich hab das nicht kommen gesehen.«

Ich glaube ihm. Ich glaube das auch.

Wir können nicht auf alles aufpassen.

Die Technologie, die uns helfen kann,
das zu verbessern, gibt es schon.

In Zukunft tauschen Autos
Daten miteinander aus,

und dann werden wir nicht mehr
nur drei Autos voraus,

und drei hinten, rechts und links,

alles gleichzeitig und
aus der Vogelperspektive sehen können,

sondern sogar in diese Autos hinein.

Wir sehen die Geschwindigkeit
des Autos vor uns,

wie schnell es fährt oder bremst.

Wenn der Typ eine Vollbremsung macht,
sehe ich das früh genug.

Mit Rechenleistung, Algorithmen
und Vorhersagemodellen

werden wir die Zukunft vorhersagen können.

Man mag denken: »Unmöglich!

Wie kann man das vorhersagen?
Echt schwierig.«

Nein, gar nicht.
Bei Autos ist es nicht unmöglich.

Autos sind dreidimensionale Objekte

mit gegebener Position und Geschwindigkeit.

Sie fahren auf Straßen.

Oft fahren sie vorher bekannte Routen.

Es ist wirklich nicht so schwer,
vernünftig vorherzusagen,

wohin ein Auto als nächstes hinfährt.

Selbst wenn man im Auto sitzt

und ein Motorrad kommt – WUSCH –

mit 140 Sachen von hinten an –

das haben wir ja alle schon erlebt –

kommt der nicht ›aus dem Nichts‹.

Der ist bestimmt schon
eine halbe Stunde so unterwegs.

(Lachen)

Ich meine damit, dass er
schon gesehen wurde.

Den hat vor 20, 30 km schon jemand gesehen,

und ab da kann man ihn
auf der Karte verfolgen,

›wo‹ und ›wie schnell‹ er ist,

und davon ausgehen,

dass er mit 140 weiter brettert.

Man weiß das, weil das Auto es weiß,

weil ein anderes Auto ihm geflüstert hat:

»Ach ja: fünf Minuten,

Motorrad, pass bloß auf!«

Man kann das Verhalten von Autos vorhersagen,

wie bei jedem Newton'schen Objekt.

Das ist das Schöne an ihnen.

Wie kommen wir dahin?

Wir könnten mal mit etwas Leichtem anfangen,

mit dem Austausch der jeweiligen Positionen,

einfach nur Positionsdaten.

Mit einem GPS-System
und einer Kamera im Auto

lässt sich ziemlich genau sagen,

wo und wie schnell ich fahre.

Rechnergestützt kann ich sagen,

wo die Autos um mich rum
sind und was sie tun.

Die anderen auch.

Die wissen auch, wo sie sind,

und wo die Autos drumherum
sich in etwa befinden.

Was passiert, wenn zwei Autos
miteinander reden

und solche Daten austauschen?

Ich kann Ihnen genau sagen, was passiert:

die Modelle von beiden werden besser,

und alle gewinnen dabei.

Professor Bob Wang und sein Team

haben simuliert, was passiert,

wenn selbst in schwachem Verkehr

Autos nur ihre GPS-Positionen austauschen.

Wir haben aus der Simulation heraus

Robotertests gemacht, bei denen
die Roboter die gleichen Sensoren haben,

wie sie auch jetzt an den Robotern
in Autos zu finden sind:

Stereokameras, GPS-System

und die Laser-Entfernungsmesser

aus den Einparkhilfen.

Die Roboter haben Fahrzeug-Fahrzeug-
Kommunikation bekommen

und sprechen jetzt miteinander.

Wenn die Roboter sich annähern,

wissen sie genau, wo sie alle sind,

und können sich so aus dem Weg gehen.

Wir haben dann immer mehr
Roboter eingebracht

und bekamen einige Probleme.

Eines ist, dass zuviel Geschwätz

nicht verarbeitet werden kann –
dann muss man abwägen

und da helfen die Vorhersagemodelle.

Wenn die Roboterautos auf
vorbestimmten Routen bleiben,

muss man auf das Geschwätz weniger achten.

Man beachtet besonders den,

der aus der Reihe tanzt.

Der Kerl könnte zum Problem werden.

Weil er vorhersagbar geworden ist,

weiß man nicht nur,
dass er aus der Reihe tanzt,

sondern auch wie, und wer den Weg
frei machen muss.

Wir wollten... Wie warnt man am besten?

Wie flüstert ein Auto »Mach den Weg frei!«?

Zwei bestimmende Dinge:

die Fähigkeiten des Autos

und die Fähigkeiten des Fahrers.

Selbst in einem tollen Auto reagiert jemand,

der gerade telefoniert

oder etwas anderes macht,

in Notfällen wahrscheinlich nicht richtig.

Dafür haben wir die Fahrer

gesondert modelliert und untersucht.

Mit drei Kameras analysieren wir,

ob ein Fahrer nach vorne sieht,

weg oder nach unten schaut,

telefoniert oder sich einen Kaffee gönnt.

Wir können nicht nur den Unfall vorhersagen,

sondern auch,
welche Autos am besten

den Weg frei machen,
um so die sicherste Route

für alle Beteiligten zu berechnen.

Im Wesentlichen existieren
diese Technologien schon heute.

Das größte Problem bei der ganzen Sache ist

die Bereitschaft,
unsere Daten offenzulegen.

Es ist eine beunruhigende Vorstellung,

dass unsere Autos uns beobachten

und mit anderen Autos
über uns reden,

so dass wir wie in einem Meer von
Klatsch und Tratsch fahren.

Aber ich glaube, dass
die Privatsphäre geschützt werden kann.

Wenn ich mir Ihr Auto jetzt gerade,
in diesem Moment, von außen ansehe,

weiß ich nichts über Sie.

Ihr Nummernschild

sagt nicht viel über Sie aus.

Unsere Autos dürfen ruhig hinter
unserem Rücken über uns reden.

(Lachen)

Ich stelle mir das ganz toll vor.

Überlegen Sie mal kurz,

ob es nicht besser wäre,
dem abgelenkten Teenager hinter Ihnen

wissen zu lassen,

dass Sie gerade
zu einer Vollbremsung ansetzen.

Durch solch einen Austausch unserer Daten

können wir für alle das Beste erreichen.

Sollen unsere Autos ruhig
über uns tratschen –

die Straße wird dadurch erheblich sicherer.

Vielen Dank.

(Beifall)