Tesla wird Rechenzentren bauen… um das autonome Fahren zu managen

Die Echtzeitverarbeitung der von Millionen Autos übertragenen Daten wird das erste Hindernis für den Aufstieg des autonomen Fahrens sein.

Wenn man von einem autonomen Auto spricht, denkt man an Rechenzentren. Denn auch wenn jedes Auto bereits einen Computer an Bord hat, der intelligent genug ist, um bestimmte Entscheidungen zu treffen und seinen Betrieb zu steuern (ESP, Sicherheit, GPS usw.), erfordert die Datenflut, die in Echtzeit verarbeitet werden muss, um das Fahren zu übernehmen, deutlich höhere Kapazitäten. Kapazitäten, die nicht in einem Auto eingebaut werden können, vor allem weil der Energieverbrauch für den Betrieb der Computer die Reichweite seiner elektrischen Modelle einschränken würde.

Daher gibt es keine Wahl: Da Tesla große Hoffnungen in das autonome Fahren und künstliche Intelligenz setzt, muss das Unternehmen nun Milliarden von Dollar in den schnellen Bau riesiger Rechenzentren in aller Welt investieren. USA, China (wegen des Verbots des Datenexports ins Ausland), Europa… Und in diesem Punkt hat Frankreich dank seiner preiswerten, nuklearen und dekarbonisierten Energie große Vorteile.

Tesla sieht im autonomen Fahren außerdem eine Einnahmequelle und zukünftige Vormachtstellung. Autonome Fahrzeuge verwenden Machine-Learning-Algorithmen, um Entscheidungen zu treffen. Ethische Entscheidungen in Notfallsituationen (wie zum Beispiel die Vermeidung eines Unfalls) zu treffen, ist eine komplexe Herausforderung für autonome Systeme. Allerdings ist es extrem schwierig und erfordert enorme Rechen- und Energiekapazitäten, diese Algorithmen so zu trainieren, dass sie alle möglichen Fahrsituationen abdecken. Ganz zu schweigen von der Cybersicherheit, um die Sicherheit der Passagiere vor Hackerangriffen zu gewährleisten.

Wie viele autonome Autos kann ein Rechenzentrum in Echtzeit verarbeiten?

Ein mittelgroßes Rechenzentrum verfügt über eine Rechenkapazität von 1 bis 10 MW elektrischer Leistung, um Tausende von Servern mit leistungsstarken Prozessoren zu versorgen.

Ein autonomes Auto erzeugt mehrere Datentypen, darunter:

• Sensordaten: LIDAR, Radar, Kameras und andere Sensoren erzeugen umfangreiche Datenmengen.
• Navigationsdaten: GPS-Informationen und HD-Karten.
• Diagnosedaten: Überwachung des Fahrzeugzustands.

Im Durchschnitt kann ein autonomes Auto zwischen 1 und 4 TB Daten pro Tag generieren. Die Echtzeitverarbeitung umfasst Aufgaben wie:

• Sensorfusion: Kombination der Daten verschiedener Sensoren für eine kohärente Wahrnehmung.
• KI-Algorithmen: Einsatz von Machine-Learning-Modellen zur Objekterkennung, Bewegungsvorhersage und Routenplanung.
• V2X-Kommunikation: Datenaustausch mit der Infrastruktur und anderen Fahrzeugen.

Ein mittelgroßes Rechenzentrum könnte die Daten von mehreren Tausend autonomen Fahrzeugen in Echtzeit verarbeiten, abhängig von seinen spezifischen Kapazitäten und den genauen Anforderungen der autonomen Fahrsysteme. Sicher ist, dass das Elektroauto von morgen nie zuvor so viele Ressourcen verbraucht und somit auch Umweltbelastungen verursacht hat. Denn die Kühlung der gigantischen Computer erfordert ebenfalls Energie. Kurz gesagt, es ist ein Teufelskreis…

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