Es reicht nicht, wenn der Bordcomputer Informationen über die Abmessungen des Fahrzeugs, die Beschilderung und die Verkehrsführung erhält. Er benötigt auch belastbare Daten über das voraussichtliche Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer. Mit einem KI-Verfahren ist es Forschenden der Uni Ulm nun nach eigenen Angaben gelungen, solche Bewegungsprognosen zu verbessern . Bislang klappte das nur für etwa eine Sekunde, dank der Forschungen in Ulm sollen nun drei Sekunden möglichst korrekt prognostiziert werden. Dazu werden künstliche Bilder von der Fahrzeugumgebung erzeugt. Ein neuronales Netz wird dann darauf trainiert, aus diesen Bildern wahrscheinlichkeitsbasierte Aussagen über künftige Bewegungen abzuleiten. Mit dem Verfahren gewannen die Ulmer Wissenschaftler bereits einen Wettbewerb in den USA.

Die Forschungen werfen ein Schlaglicht auf die enormen Herausforderungen, die beim autonomen Fahren noch zu bewältigen sind. So berichtet der ADAC , dass bei einem Flottenversuch von VW als Entscheidungsgrundlage für die automatischen Fahraktionen fünf Gigabyte Daten zur Verarbeitung im Auto anfallen – pro Minute. Hinzu komme, dass die Fahrzeuge künftig nicht nur Teststrecken, sondern alle möglichen Verkehrsszenarien in der ganzen Welt beherrschen sollen.