AWS: So nutzt Toyota KI und ML in der Fahrzeugentwicklung

Für engagierte Motorsportfans machen Action und Nervenkitzel auf der Rennstrecke nur einen Teil des Vergnügens aus. Was heute mindestens genauso zur Faszination beiträgt, sind die technologischen Innovationen, die der Sport mit sich bringt. Wenn Rennteams in abgeschotteten Umgebungen neue Fahrzeuge entwickeln, entwerfen sie aber nicht nur Strategien und Technologien für das nächste Rennen. Sie gestalten die Zukunft des Autofahrens.

Daten bringen Neuentwicklungen an den Start

Aerodynamisches Design, leistungsstarke Motoren und perfekte Aufhängungen: Seit mehr als einem Jahrhundert verbessern Experten die Methoden und Materialien in der Fahrzeugentwicklung, um im Rennsport die Oberhand zu gewinnen. Die Auswertung der dabei generierten Daten liefert wertvolle Erkenntnisse für die weitere Entwicklung. Neben Zeitreihendaten wie Temperatursignale werden so auch Videosignale wie die Fernsehbilder des Rennens erfasst, ebenso wie die Audiodaten, die bei der Kommunikation zwischen Fahrer und Team anfallen.

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) machen den Einsatz datengestützter Technologien noch effektiver. KI-Modelle können Optimierungspotenziale aufzeigen und so über den Ausgang eines Rennens entscheiden. Durch die auf ihrer Basis entwickelten Innovationen bieten sie außerdem den Sponsoren neue Möglichkeiten. Daten und KI-gestützte Technologien sind damit für den Motorsport von unschätzbarem Wert.

Für Toyota Gazoo Racing ist der Rennsport ohne den Einsatz von KI und ML gar nicht mehr vorstellbar. Jedes Mal, wenn das Team neue Fahrzeuge testet oder Rennen fährt, speist es die dabei generierten Daten in seine KI-Modelle ein. Mit sichtbarem Erfolg: Das Toyota-Team hat zuletzt fünf Mal in Folge das legendäre 24-Stunden-Rennen von Le Mans gewonnen und wurde zum FIA-Langstrecken-Weltmeister 2023 gekürt.

Besonders anschaulich zeigt sich die rasante Entwicklung der KI- und ML-Modelle und entsprechender Datentypen bei der FIA World Endurance Championship (WEC).  Toyota Gazoo Racing nutzt die ML-gestützte Plattform Amazon SageMaker und kann dadurch mit einer enormen Bandbreite und Tiefe an Daten arbeiten, die in verschiedenen Bereichen generiert werden – von den Fahrzeugen über die Bodenbeschaffenheit bis hin zum Wetter. Diese Daten eignen sich besonders gut für die Optimierung der Fahrzeugleistung unter den Extrembedingungen des Rennsports.

Toyota Gazoo Racing setzt bei den Analysen auf die skalierbare Recheninfrastruktur von Amazon EC2 (Elastic Compute Cloud). Alles, was auf und um die Rennstrecke passiert, wird in der AWS-Cloud auf einen Fahrsimulator übertragen. Anhand der Simulationen kann ein Fahrer dann zahlreiche neue Fahrzeug-Setups testen, bevor das Team diese tatsächlich umsetzt. Auf diese Weise erhalten die Entwiickler einen Eindruck davon, wie die Fahrzeuge funktionieren und was der Fahrer von den Änderungen hält.

Toyota nutzt die Cloud auf diese Weise aber nicht nur für die Rennwagen-, sondern auch für die gesamte Fahrzeugentwicklung. In der AWS-Cloud stehen die ML-Modelle, die für das 24-Stunden-Rennen von Le Mans entwickelt wurden, auch für die Ingenieure zur Verfügung, die bei Toyota an neuen Pkw-Modellen arbeiten. Wenn beispielsweise in der Zentrale von Toyota Gazoo Racing in Köln eine Simulation durchgeführt wird, können die Kollegen in Japan kurze Zeit später die Ergebnisse und Parameter einsehen und auf dieser Basis ähnliche Simulationen für Straßenfahrzeuge ausführen. Mit diesem Ansatz kommt Toyota einem wichtigen Ziel im Motorsport ein gutes Stück näher: die Silos zwischen Rennstrecke und Straße zu überwinden.

Mithilfe der umfassenden Datenanalysen in der AWS-Cloud sorgt Toyota in drei Bereichen für Weiterentwicklungen. Zunächst wird mit Technologien des autonomen Fahrens und den dabei generierten Daten das Fahrverhalten eines Rennwagens im Wettbewerb verbessert. Außerdem gibt die KI genaue Hinweise, um die Aerodynamik von Fahrzeugen sowie die Nutzung von Kraftstoff und Reifen zu optimieren, was sowohl den Rennsport als auch das Fahren auf der Straße nachhaltiger macht. Hinzu kommt, dass sich der Einsatz von Simulatoren in der Rennwagenentwicklung positiv auf den Absatz von Straßenfahrzeugen auswirkt, da sie den Fahrern das Fahrerlebnis aus dem Motorsport näherbringen. Durch den gezielten KI-Einsatz gelingt es, den Fahrern ein sportliches Fahrgefühl zu bieten.