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Forschungsprojekt Autodrive

Künstliche Intelligenz wird im Zusammenhang mit hochautomatisiertem Fahren und autonomem Fahren unbedingt erforderlich sein, da der Fahrer als letzte Instanz, spontan auf unerwartete Situationen reagieren zu können, nicht mehr oder nur noch in begrenztem Umfang vorhanden sein wird.

Somit muss die Technik in der Lage sein, auf unerwartete Situationen eine Lösung anbieten zu können und diese auch umzusetzen und dabei die Funktionale Sicherheit zu gewährleisten. Es muss eine Technik entwickelt werden, die auf der Basis eines „Erfahrungsschatzes“ in der Lage ist, auch für nicht vorher definierte Problemstellungen eine Lösung zu finden.

Im Zusammenhang mit der Funktionalen Sicherheit stellt der Einsatz der Künstlichen Intelligenz jedoch zwei grundsätzliche Herausforderungen:

(a) das „Nicht-verstehen-Können“ von einmal getroffenen Entscheidungen und somit eine fehlende Rückverfolgbarkeit durch die „Black-Box“-Umsetzung der Methoden der Künstlichen Intelligenz

(b) die selbsttätige Weiterentwicklung des Erfahrungs- und Lösungsraums und somit eine fehlende Kontrolle

etamax wird durch das „Electronic Components and Systems for European Leadership Joint Undertaking (ECSEL JU)“ in Zusammenarbeit mit dem Europäischen Forschungsrahmenprogramm H2020 und nationalen Einrichtungen gefördert (Förderung n° 737469.)

Forschungsprojekt Autodrive

Künstliche Intelligenz wird im Zusammenhang mit hochautomatisiertem Fahren und autonomen Fahren unbedingt erforderlich sein, da der Fahrer als letzte Instanz, spontan auf unerwartete Situationen reagieren zu können nicht mehr oder nur noch in begrenztem Umfang vorhanden sein wird.

Somit muss die Technik in der Lage sein, auf unerwartete Situationen eine Lösung anbieten zu können und diese auch umzusetzen und dabei die Funktionale Sicherheit zu gewährleisten. Es muss eine Technik entwickelt werden, die auf der Basis eines “Erfahrungsschatzes” in der Lage ist, auch auf nicht vorher definierte Problemstellungen eine Lösung zu finden.

Im Zusammenhang mit der Funktionalen Sicherheit stellt der Einsatz der Künstlichen Intelligenz jedoch zwei grundsätzliche Herausforderungen:

(a) das „nicht-verstehen können“ von einmal getroffenen Entscheidungen und somit eine fehlende Rückverfolgbarkeit durch die „Black-Box“ Umsetzung der Methoden der Künstlichen Intelligenz

(b) die selbsttätige Weiterentwicklung des Erfahrungs- und Lösungsraums und somit eine fehlende Kontrolle.

etamax wird durch das “Electronic Components and Systems for European Leadership Joint Undertaking (ECSEL JU)” in Zusammenarbeit mit dem Europäischen Forschungsrahmenprogramm H2020 und Nationalen Einrichtungen gefördert (Förderung n° 737469.)

Details

Kunden

Namhafte europäische OEM

Kunde

Namhafte europäische OEM’s

Aufgaben
  • Entwurf von Validierungsstrategien für Künstliche Intelligenz zur Gewährleistung der Funktionalen Sicherheit
Aufgaben
  • Entwurf von Validierungsstrategien für Künstliche Intelligenz zur Gewährleistung der Funktionalen Sicherheit

Techniken und Werkzeuge
  • ISO 26262

Techniken und Werkzeuge
  • ISO 26262