Zurück in die mathematische Zukunft

Rasenmäher, Staubsauger oder Autos fahren bereits selbstständig. Ein österreichisches Unternehmen entwickelte eine mathematische Methode, die die Entwicklung noch beschleunigt und sicherer macht.

Vollautomatische Systeme gehören zum Alltag. Der Staubsauger fährt allein durch die Wohnung, der Rasenmäher durch den Garten, und an jedem industriellen Fließband setzen Roboterarme Teile zu einem Endprodukt zusammen. Erste Prototypen von Drohnen als Paketlieferer fliegen von Haus zu Haus, selbstfahrende Autos frequentieren ausgewählte Straßen. Der Siegeszug der Vollautomatisierung scheint ebenso wenig aufzuhalten, wie jener der Dampf- und Elektroeisenbahn vor gut 200 Jahren. Wohin geht die Reise noch?

Michael Naderhirn ist sicher: „zurück zur Mathematik“. Der Geschäftsführer des oberösterreichischen Start-ups Kontrol und Mechatronikabsolvent der Universität Linz entwickelte eine mathematische Methode, die sicherstellt, dass autonome Geräte Gesetze, Normen und Sicherheitsreglements einhalten. Das vom Austria Wirtschaftsservice (AWS) unterstützte Start-up sorgt mit der patentierten Methode dafür, dass ein Fahrzeug oder ein Flugzeug gesetzliche Vorgaben wie die Straßenverkehrsordnung oder die Luftverkehrsregeln einhält.

Zugleich beschleunigt Naderhirns Methode die Fertigstellung. Sein Algorithmus automatisiert Prozessschritte. Bislang mussten Prototypen auf jedes mögliche Risiko lange und teuer getestet werden. Die Tests müssen dabei teils hundertfach wiederholt werden. Die Kosten dafür machen 70 bis 80 Prozent der Entwicklungskosten in einer Serienüberleitung aus.

Naderhirns neue Methode basiert auf Systemverifikation. Diese prüft, ob sich ein Programm an eingegebene Anforderungen hält. Sie reduziert die bis dato übliche große Anzahl praktischer Tests: „Ich berechne mit Flächen oder Mengen, wo ein System in der Zukunft sein könnte“, sagt Naderhirn. Ein Beispiel: Ein Auto fährt mit 50 km/h. Das Fahrzeug rechnet dabei selbstständig und konstant aus, welche Distanz sich nach vorn ergibt, wenn das Auto Vollgas gibt oder eine Vollbremsung macht. Dasselbe geschieht mit dem Lenkwinkel. Dadurch ergeben sich Flächen. Diese Flächen sind zerlegbar und können mit der Mittelmenge verschnitten werden.

Kurz: Das Auto weiß dann, wo es hinfahren darf, etwa über einen freien Zebrastreifen, und wo nicht, etwa über eine Sperrlinie. Mathematik macht also automatische Systeme sicherer und schneller.

Für Naderhirn sind selbstfahrende Autos nicht neu: „Ich bin bereits 2005 auf dem Highway 405 in den USA vollautonom gefahren“, sagt er. Es ist möglich, daher werde es auch kommen. Dass Menschen lieber selbst steuern, ist den Entwicklern zwar bewusst, jedoch werde diese Skepsis relativ schnell verschwinden. Dazu gibt es bereits Untersuchungen von Google, das Leute im Silicon Valley wochenlang in selbstfahrenden Autos zur Arbeit brachte. Diese Menschen wollten nach kurzer Zeit gar nicht mehr selbst zum Lenkrad greifen.

Doch in den USA geht man bereits einen Schritt weiter. Das Taxiunternehmen Uber hilft einschlägigen Firmen wie Boing oder Bell mit viel Geld, selbstfliegende Elektrotaxis zu entwickeln, die bereits 2023 in L.A. fliegen sollen. Das Taxi brächte Gäste vom internationalen Flughafen in nur 15 Minuten nach Downtown L.A. Eine Strecke, für die man heute bei günstigem Verkehr 45 Minuten braucht. Für die konkrete Umsetzung wirbt Uber Techniker, Ingenieure und Mathematiker der Nasa ab, darunter auch einen Freund und Kollegen von Michael Naderhirn.