Ihr Robomobil muss Sie ignorieren

Im Jahr 2014 wurde ein Projekt von Google so gedreht, dass es bereits in Detroit [einst - der "Automobilhauptstadt der USA" - gehört wurde - ca. übersetzt.]. Sein neuester Prototyp eines Robomobils hatte kein Lenkrad und keine Bremsen. Der Hinweis war klar: Zukünftige Autos werden völlig autonom sein, sie werden keinen Fahrer brauchen. Noch ärgerlicher war, dass das Unternehmen anstelle des Umbaus des Prius oder Lexus wie bei den beiden vorherigen Robomobil-Generationen mithilfe von Zulieferern von Autoteilen eine eigene Karosserie für sein neues Robomobil baute. Und was am meisten überrascht, das neue Auto wurde ursprünglich als erfahrene Fahrerin geboren, sie hatte bereits 1,1 Millionen km Erfahrung aus dem Gehirn früherer Prototypen gewonnen. Heute sind Robomobile noch mehrere Jahre in der Praxis, die Gesamtkilometerzahl der gesamten Flotte beträgt mehr als 2,1 Millionen km - dies entspricht einer Person, die 90 Jahre lang 24.000 km pro Jahr zurücklegt.

Als Reaktion darauf investieren Automobilunternehmen Milliarden in die Softwareentwicklung, und das Epizentrum der Automobilinnovation hat sich von Detroit nach Silicon Valley verlagert. Wenn Autohersteller Einfluss darauf haben könnten, wie der Übergang zu Roboterautos erfolgt, würden sie dies schrittweise tun. Im ersten Schritt würden Fahrerassistenztechnologien getestet. Auf der zweiten Seite erscheinen mehrere Luxusmodelle mit eingeschränkter autonomer Bewegung in besonderen Situationen, höchstwahrscheinlich entlang der Autobahn. Im dritten Schritt wären diese begrenzten Fähigkeiten auf billigere Autos übergegangen.

Das Beratungsunternehmen Deloitte beschreibt einen solchen schrittweisen Ansatz als einen inkrementellen, „bei dem Autohersteller in neue Technologien - zum Beispiel Antiblockiersysteme, elektronische Stabilisierung, Sicherheitskameras, Telematik - für teure Fahrzeugreihen investieren und dann sinken, wenn die Wirtschaft anfängt zu arbeiten Skala. Solch ein vorsichtiger Ansatz ist zwar attraktiv, kann aber falsch sein. Die Annäherung an die Autonomie durch schrittweise Hinzufügung von Sicherheitstechnologien, die auf einem Computer ausgeführt werden, um Menschen beim Lenken, Verlangsamen und Beschleunigen zu unterstützen, kann auf lange Sicht eine unsichere Strategie sein, sowohl aus Sicht des menschlichen Lebens als auch aus Sicht der Autoindustrie.

Einer der Gründe, warum Automobilunternehmen einen schrittweisen Ansatz bevorzugen, liegt darin, dass sie die Kontrolle über die Branche behalten können. Robomobile benötigen ein intelligentes Betriebssystem, das die Umgebung des Autos wahrnimmt, den eingehenden Datenstrom erfasst und entsprechend reagiert. Die Erstellung von Software, die als KI funktionieren kann - insbesondere mit künstlicher Wahrnehmung - erfordert erfahrenes Personal und ein bestimmtes intellektuelles Gepäck. Autohersteller, die sich mit der Entwicklung komplexer mechanischer Systeme sehr gut auskennen, verfügen nicht über das richtige Personal, die richtige Kultur und Erfahrung, um effektiv in das Dickicht der KI-Forschung einzutauchen. Und Google ist schon da.



Robomobile bringen Unsicherheit in die Autoindustrie. Im vergangenen Jahrhundert war es rentabel, Autos direkt an Kunden zu verkaufen. Aber wenn Roboter den Verbrauchern erlauben, für Fahrten zu bezahlen, anstatt Autos zu kaufen, ist das Geschäft mit dem Verkauf von Universalautos an Transportunternehmen, die Roboterautos leasen, möglicherweise nicht mehr so ​​rentabel. Wenn Autohersteller mit Softwareentwicklern zusammenarbeiten müssen, um Robomobile zu entwickeln, kann eine solche Partnerschaft dazu führen, dass erstere ein nicht so großes Stück vom Kuchen bekommen.

Der fragliche Geldbetrag wächst wie eine Bank in einem Pokerspiel, das die ganze Nacht dauert. Der ehemalige Professor und GM-CEO der University of Michigan, Larry Burns, erklärt, dass die Goldmine in den 4,8 Billionen Kilometern versteckt ist, die Menschen jedes Jahr zurücklegen (nur in den USA). Er sagt: „Wenn die erste Person 10% des Gewinns aus 4,8 Billionen km pro Jahr erzielt und 10 Cent pro Meile verdient, beträgt sein Jahresgewinn 30 Milliarden US-Dollar - dies ist vergleichbar mit den fetten Jahren von Apple und ExxonMobil.“ .

Autohersteller und Google sind riesige Tanker, die sich drohen zu kollidieren und sich langsam ihrem gemeinsamen Ziel nähern: mehr Gewinn aus der nächsten Generation von Roboterfahrzeugen ziehen. Autohersteller bevorzugen einen evolutionären Ansatz, bei dem Fahrerassistenzmodule entwickelt werden, bis sie über einen längeren Zeitraum die Kontrolle über die Fahrt übernehmen können. Im Gegensatz dazu plant Google einen scharfen Sprung in die volle Autonomie.

Nicht nur Autohersteller bevorzugen einen schrittweisen Ansatz. Das US-Verkehrsministerium und die Society of Automotive Engineers (SAE) haben bereits Pläne für Autonomie entwickelt. Ihre Stadien sind leicht unterschiedlich, aber was ihnen gemeinsam ist, ist, dass der beste Weg zur Entwicklung eine Abfolge von schrittweisen, linearen Schritten ist, wenn das „Fahrassistenzsystem“ vorübergehend die Kontrolle über das Auto übernimmt, es aber schnell an die Person zurückgibt, sobald eine unangenehme Situation auftritt.

Wir sind nicht der Meinung, dass ein schrittweiser Übergang die beste Art zu handeln ist. Aus vielen Gründen sollten Menschen und Roboter beim Fahren nicht aufeinander folgen. Viele Experten glauben jedoch, dass das optimale Modell die Trennung der Kontrolle über die Maschine zwischen einer Person und einer Software ist, dass der Fahrer der Meister bleiben sollte und die Software der Diener sein sollte. Software, die auf einem Paradigma basiert, in dem Menschen und Maschinen zusammenarbeiten, wird den Ingenieuren als Human-in-the-Loop (HITL) bezeichnet - „Teilnahme am menschlichen Prozess“. In vielen Situationen führt die gemeinsame Arbeit von Mensch und Maschine zu hervorragenden Ergebnissen. Erfahrene Chirurgen verwenden Robotermanipulatoren und erreichen unmenschliche Genauigkeit bei Operationen. HITL-Programme werden in modernen Verkehrsflugzeugen sowie in industriellen und militärischen Anwendungen eingesetzt.

Die Argumente für die Rettung der Person im Prozess überzeugen. Ein sehr attraktiver Traum ist eine komplexe Kombination der besten Fähigkeiten einer Person mit den besten Fähigkeiten einer Maschine. Es ähnelt einem Optimierungspuzzle für die manuelle Auswahl professioneller American-Football-Spieler, um ein Traumteam zu erstellen. Maschinen sind sehr genau, werden nicht müde und können analysieren. Autos erkennen Muster perfekt, führen Berechnungen und Messungen durch. Menschen sind jedoch sehr gut darin, Schlussfolgerungen zu ziehen, zufällige Objekte oder Ereignisse auf den ersten Blick zu verknüpfen und aus Erfahrungen zu lernen.

Wenn Sie eine Person mit KI kombinieren, erhalten Sie theoretisch einen aufmerksamen, sensiblen und äußerst erfahrenen Fahrer. Der Vorteil des HITL-Automatisierungsansatzes besteht in der Tat darin, dass Sie die Stärken von Menschen und Maschinen kombinieren können.

In der Realität wird die HITL-Software in der Lage sein, mit Robomobilen zu arbeiten, wenn nur jede der Parteien, Personen und Software die Verantwortung klar und konsequent teilt. Leider haben die Automobilindustrie und Beamte des Verkehrsministeriums kein Modell für die klare Erfüllung dieser Aufgaben vorgeschlagen. Stattdessen schlagen sie vor, die Person im Prozess zu belassen, gleichzeitig aber einen unverständlichen und sich ändernden Verantwortungskreis zu haben.

Im Zentrum der Strategie für einen reibungslosen Übergang steht die Annahme, dass im Falle einer unerwarteten Situation ein Tonsignal oder eine Vibration die Person darüber informiert, dass sie schnell auf den Fahrersitz wechseln und das Problem lösen muss. Der schrittweise Weg zur vollständigen Automatisierung mag vernünftig und sicher erscheinen. In der Praxis ist jedoch ein schrittweiser Übergang von der teilweisen zur vollständigen Automatisierung des Fahrens gefährlich.

In einigen Situationen können Autos erfolgreich mit Menschen zusammenarbeiten, jedoch nicht beim Fahren. Der Hauptgrund, warum das HITL-Schema nicht zum Fahren geeignet ist, liegt darin, dass das Fahren ein sehr langweiliger und langwieriger Prozess ist. Menschen geben Maschinen gerne mühsame Handlungen und entlasten sich gleichzeitig bereitwillig von der Verantwortung für sie.

Als ich an der Ausbildung von Seeleuten in der Marine teilnahm, lernte ich eine der wichtigsten Lehren der guten Regierungsführung: niemals kritische Aufgaben zwischen zwei Personen zu teilen. Dies ist ein klassischer Verwaltungsfehler, der als „geteilte Verantwortung“ bezeichnet wird. Das Problem bei der Aufteilung der Verantwortung besteht darin, dass jede an der Aufgabe beteiligte Person glaubt, diese Aufgabe leicht auf eine andere übertragen zu können. Aber wenn sich keiner von ihnen um die Umsetzung kümmert, schlägt die Mission fehl. Wenn Menschen und Autos gemeinsam für das Fahren verantwortlich sind, können die Ergebnisse katastrophal sein.

Ein herzzerreißendes Beispiel für die geteilte Verantwortung zwischen Mensch und Maschine ist Flug 447 Air France, der 2009 in den Atlantik fiel . 228 Menschen an Bord wurden getötet. Eine Analyse der Black Box des Flugzeugs ergab, dass die Ursache der Katastrophe nicht der Terrorismus oder das Versagen von Mechanikern war. Die Übertragung der Kontrolle vom Autopiloten auf das Pilotenteam ist fehlgeschlagen.

Im Flug froren die Instrumente ein, die der Autopilot zum Arbeiten benötigt, und plötzlich schaltete sich der Autopilot aus. Das Team von Piloten, verwirrt und lange nicht mehr geübt, sah sich plötzlich der Notwendigkeit gegenüber, einen angeblich routinemäßigen Flug zu bewältigen. Piloten, die plötzlich vor Verantwortung standen, machten mehrere katastrophale Fehler, die zum Absturz des Flugzeugs auf See führten.

Im Herbst 2012 durften mehrere Google-Mitarbeiter den autonomen Lexus nehmen und auf der Autobahn zur Arbeit fahren. Die Idee war, dass eine Person Lexus zur Autobahn fährt, auf die Straße geht und auf einer Fahrspur den Autopiloten einschaltet. Jeder der Mitarbeiter wurde gewarnt, dass sich die Technologie in einem frühen Stadium befindet, und sie sollten die ganze Zeit vorsichtig sein. Jedes Auto war mit einer Videokamera ausgestattet, die ständig eine Person in der Kabine fotografierte.

Die Mitarbeiter sprachen streng positiv über Robomobile. Alle beschrieben die Vorteile, dass sie zur Hauptverkehrszeit nicht mit dem Verkehr fertig werden müssen und dass sie frisch und ausgeruht nach Hause kommen können, um mehr Zeit mit ihren Familien zu verbringen. Probleme traten jedoch auf, nachdem die Ingenieure das Video aus den Salons angesehen hatten. Einer der Mitarbeiter wandte sich vollständig vom Lenkrad ab, um das Telefon auf dem Rücksitz aufzuladen. Andere waren vom Fahren abgelenkt und entspannten sich und genossen ihre freien Momente.

Der Google-Bericht beschrieb die Situation der Aufmerksamkeitstrennung und wurde als "Voreingenommenheit der Automatisierung" bezeichnet. „Wir haben gesehen, wie die menschliche Natur funktioniert: Menschen beginnen sehr schnell, der Technologie zu vertrauen, nachdem sie sie bei der Arbeit gesehen haben. Infolgedessen ist es für sie sehr schwierig, am Fahren teilzunehmen, wenn sie ermutigt werden, davon abzulenken und sich zu entspannen. “



Die Überzeugung von Google, dass es keinen Kompromiss gibt - dass die Menschen die Kontrolle nicht mit Autos teilen sollten - klingt riskant, ist jedoch aus Sicherheitsgründen der umsichtigste Entwicklungspfad. Die Automatisierung kann dem Fahrer auf zwei Arten schaden: Erstens, bieten Sie ihm an, Dinge zu tun, die ihn von der Straße ablenken - zum Beispiel das Lesen oder Ansehen eines Videos; zweitens, um sein Situationsbewusstsein zu verletzen, dh die Fähigkeit, kritische Umweltfaktoren wahrzunehmen und schnell und angemessen darauf zu reagieren. Wenn wir den Fahrer mit abgelenkter Aufmerksamkeit betrachten und nicht wissen, was außerhalb des Autos passiert, wird klar, warum es so schrecklich ist, die Verantwortung für das Fahren aufzuteilen.

Eine Studie an der Virgin University of Technology quantifizierte die Versuchung von Menschen, die entsteht, wenn die Technologie vorschlägt, dass es einfacher ist, eine langweilige Aufgabe zu erledigen. Die Forscher testeten 12 Fahrer auf einer Teststrecke. Jedes Auto hatte zwei Arten von Software, die den Fahrer unterstützten: eine zentrierte das Auto auf der Fahrspur, die andere kontrollierte Bremsen und Rollen - was als adaptive Geschwindigkeitsregelung bezeichnet wird. Ziel der Studie war es, die Reaktionen der Menschen auf Technologien zu messen, die dafür sorgen, dass das Auto auf der Fahrspur bleibt, die Geschwindigkeit unterstützt und die Bremsen gesteuert werden. Zu diesem Zweck wurde in jedem Fahrzeug eine Reihe von Geräten installiert, die Daten sammeln und aufzeichnen, was gerade passiert.

Die Forscher stellten 12 Personen im Alter von 25 bis 34 Jahren aus gewöhnlichen Einwohnern von Detroit ein und boten jeweils 80 US-Dollar für die Teilnahme an dem Projekt an. Die Fahrer wurden gebeten, so zu tun, als würden sie lange Strecken zurücklegen, und ermutigten sie nicht nur, Mobiltelefone mitzunehmen, sondern versorgten sie auch mit einer Auswahl an Drucksachen, Lebensmitteln, Getränken und Unterhaltungsgeräten. Sie erklärten den Fahrern, dass eines der Mitglieder des Forschungsteams mit jedem von ihnen gehen würde. Ihnen wurde gesagt, dass ihr Passagier einige „Hausaufgaben“ haben wird, mit denen er während der Reise beschäftigt sein wird, so dass er die meiste Zeit eine DVD ansehen wird.

12 Probanden fuhren das Auto auf der Teststrecke und ihre Reaktionen und Aktionen wurden gemessen und aufgezeichnet. Die Forscher haben sich zum Ziel gesetzt, sowohl die Versuchung zu messen, durch Aktivitäten von außen wie Essen, Lesen oder Ansehen eines Videos abgelenkt zu werden, als auch das Ausmaß, in dem die Aufmerksamkeit des Fahrers von der Straße abgelenkt wird, wenn die Software die meisten Aufgaben übernimmt. Mit anderen Worten, die Forscher überprüften, ob die automatische Fahrtechnologie des Fahrers zu unsicheren Handlungen wie Ablenkung vom Fahrprozess, unangemessenen Fahrstunden, Verlust der Wahrnehmung des Geschehens und der Fähigkeit, kritische Faktoren in ihrer Umgebung zu erkennen, führen würde.

Es stellte sich heraus, dass die meisten Fahrer in Gegenwart der automatischen Fahrtechnik gerne alle drei Arten von Verstößen am Steuer begangen haben. Die „Hausaufgaben“, die angeblich vom Fahrgastforscher zusammen mit dem adaptiven Tempomat- und Spurhaltesystem durchgeführt wurden, lullten die Aufmerksamkeit der Fahrer und sie hatten das Gefühl, sich von dem, was auf der Straße geschah, ohne Schaden ablenken zu können. Während der drei Teststunden, in denen verschiedene automatische Fahrsysteme verwendet wurden, waren die meisten Fahrer mit abstrakten Dingen beschäftigt - sie aßen normalerweise, holten etwas vom Rücksitz, sprachen auf dem Handy und sendeten Nachrichten.

Besonders die Fahrer hielten das Auto entspannt auf der Fahrspur. Wenn es eingeschaltet war, sahen bis zu 58% der Probanden, während sie die DVD bewegten. 25% der Fahrer lesen, was das Unfallrisiko um das 3,4-fache erhöht.

Die visuelle Aufmerksamkeit der Fahrer war nicht besser. Die Aufmerksamkeit war verstreut, sie schauten fast 33% der gesamten Zeit hinter dem Lenkrad nicht auf die Straße. Was noch gefährlicher ist, ihre Augen waren lange Zeit von der Straße abgelenkt, dh mehr als 2 Sekunden lang, durchschnittlich 3325 Mal während einer dreistündigen Fahrt. Solche langen Ablenkungen dauerten zwar nur 8% der Testzeit.

Diese Studie kann natürlich nur als erster Schritt betrachtet werden. 12 Personen sind eine kleine Kontrollgruppe, weitere Forschung ist erforderlich. Eine der interessanten Entdeckungen war, dass die meisten Fahrer zwar gerne aßen, einen Film sahen, während der Fahrt Nachrichten lasen oder sendeten, einige dieser Versuchung jedoch widerstehen konnten. Die Forscher kamen zu dem Schluss, dass „die Arbeit große individuelle Unterschiede in der Frage der Ablenkung für fremde Aktivitäten zeigte, was den heterogenen Einfluss autonomer Fahrsysteme auf verschiedene Fahrer bedeuten kann.“

In einer anderen Studie der University of Pennsylvania sprachen Forscher mit 30 Teenagern über die Verwendung von Mobiltelefonen während der Fahrt. Es stellte sich heraus, dass Teenager es trotz des Bewusstseins der Gefahren des Versendens von Nachrichten während der Fahrt trotzdem taten. Die Teenager, die die Verwendung von Telefonen während der Fahrt völlig verweigerten, gaben zu, dass sie an einer Ampel Nachrichten sendeten, die auf ein grünes Signal warteten. Außerdem hatten Jugendliche ein eigenes System, um zu bestimmen, was „Senden von Nachrichten hinter dem Lenkrad“ bedeutet. Zum Beispiel gaben sie an, dass das Lesen von Twitter während der Fahrt nicht für Messaging gilt. Sie sagten dasselbe über das Fotografieren während der Fahrt.

Gebrochene Aufmerksamkeit ist eines der Risiken. Ein weiteres Risiko, die Verantwortung für das Fahren zwischen Personen und Software zu teilen, besteht darin, dass die Fahrfähigkeiten der Personen durch seltene Nutzung beeinträchtigt werden. Die Fahrer werden jede Gelegenheit nutzen, um sich hinter dem Lenkrad zu entspannen, so wie es die Piloten des AF447 getan haben. Und wenn eine Person mehrere Wochen, Monate oder Jahre lang kein Auto gefahren ist und dann im Notfall plötzlich die Kontrolle übernehmen muss, hat sie nicht nur keine Ahnung, was draußen passiert, sondern stellt auch fest, dass ihre fahrerischen Fähigkeiten verrostet sind.

Die Versuchung, sich auf fremde Angelegenheiten einzulassen oder die Hände vom Lenkrad zu nehmen, während die Verantwortlichkeiten aufgeteilt werden, ist so schwerwiegend, dass Google beschlossen hat, die Phase eines schrittweisen Übergangs zum autonomen Fahren zu überspringen. Der Unternehmensbericht vom Oktober 2015 endete mit einer unerwarteten Schlussfolgerung: Basierend auf frühen Experimenten mit teilweise autonomen Systemen wurde eine Strategie entwickelt, die darauf abzielt, eine äußerst vollständige Automatisierung zu erreichen. Darin heißt es: „Tests haben uns daher zu der Notwendigkeit geführt, Fahrzeuge zu entwickeln, die sich ohne menschliches Eingreifen unabhängig von Punkt A nach Punkt B bewegen können. Jeder denkt, es ist schwierig, eine Maschine zu bauen, die sich selbstständig verhält. Und so ist es auch. Aber es scheint uns, dass es genauso schwierig ist, Menschen dazu zu bringen, ihre Aufmerksamkeit zu behalten. Wenn sie müde sind, langweilen sie sich und die Technologie sagt ihnen: "Keine Sorge, ich habe alles unter Kontrolle ... für jetzt ..."

Zum Zeitpunkt dieses Schreibens hatten Googles Roboterautos 17 kleinere Unfälle und eine Kollision mit einem Bus bei niedriger Geschwindigkeit. In 17 Fällen erwiesen sich Fahrer anderer Autos als Schuldige. Am 14. Februar 2016 geriet das Google-Auto in den ersten schweren Unfall und „berührte“ die Seite des Stadtbusses. Und anders als in früheren Fällen trat dieser Fehler aufgrund der Robomobile-Software auf - es wurde fälschlicherweise vorausgesagt, dass der Bus anhalten wird, wenn das Auto weiter fährt.

Außer im Fall des Busses ereigneten sich alle anderen Vorfälle komischerweise, weil das Robomobil zu gut fährt. Ein gut programmiertes Fahrzeug entspricht eindeutig allen Regeln, was weniger gesetzestreue Menschen verwirrt, die es nicht gewohnt sind, ihnen so wörtlich zu folgen. Typische Beispiele für einen solchen Unfall können genannt werden, wenn ein Robomobil versuchte, sich auf der Autobahn in den Strom zu integrieren oder an einer stark befahrenen Kreuzung rechts abzubiegen, und Fahrer, die die genaue Einhaltung der Markierung durch die Maschine und die Geschwindigkeitsbegrenzungen nicht bemerkten, in die Robomobile fuhren.

Bisher hat kein einziger Unfall zu Verletzungen geführt. In Zukunft besteht der beste Weg, um Kollisionen zu vermeiden, darin, Robomobilen beizubringen, ein bisschen menschlicher, sorgloser und ein bisschen illegaler zu fahren. Auf lange Sicht ist es am einfachsten, das Problem mit den Fahrern zu lösen, indem Sie sie durch einen Computer ersetzen, der nie von der Straße abgelenkt wird.

Autohersteller und IT-Giganten versammeln sich um den Tisch, um ihr High-Stakes-Auto-Pokerspiel zu spielen. Es ist noch nicht bekannt, wem die Karte liegen wird. Wenn Beamte das Gesetz über die Notwendigkeit menschlicher Beteiligung am Fahren verkaufen, wird HITL von den Autoherstellern besiegt, während die Kontrolle über die Automobilindustrie erhalten bleibt. Wenn das Gesetz eine vollständige Autonomie von Robomobilen zulässt oder sogar verlangt, werden IT-Unternehmen gewinnen.

Google hat mehrere gravierende Vorteile: Es ist der unbestrittene Marktführer im Bereich digitaler Karten und Deep Learning. Aus Sicht der Geschäftsstrategie kann das Fehlen von Hinweisen in der Automobilindustrie der entscheidende Vorteil von Google sein. Analyst Kevin Routh schreibt: "Im Gegensatz zu OEM ist Google nicht der Gefahr von Gewinneinbußen ausgesetzt, da die Zwischenschritte in der Entwicklung übersprungen werden. Sie haben sofort damit begonnen, völlig autonome Robomobile zu entwickeln, und sie scheinen einen ernsthaften Vorsprung zu haben." Hinzu kommt der starke Wunsch von Google, unabhängig vom Verkauf von Online-Werbung einen neuen Gewinnkanal zu schaffen - derzeit die Haupteinnahmequelle des Unternehmens.

Eines ist klar: Unabhängig davon, wie der Übergang zu Roboterfahrzeugen erfolgt, müssen die Automobilhersteller neue Fähigkeiten erwerben. Um zu den Akteuren in der neuen Branche für den Verkauf von Roboterfahrzeugen zu gehören, müssen Autohersteller die schwierige Kunst der KI-Erstellung beherrschen - und diese Aufgabe steht den besten Robotikspezialisten seit vielen Jahrzehnten nicht mehr zur Verfügung.