Künstliche Intelligenz im Systementwurf des Automobils
Ein höherer Automatisierungsgrad bei der Produktionsplanung, eine automatisierte Qualitätsprüfung während eines Produktionsprozesses, zeitgenaue Planung der Wartung der Ressourcen – KI bietet viele Einsatzmöglichkeiten in der Produktion. Diesen Einsatzmöglichkeiten ist gemein, dass sie nicht mehr rein analytisch implementiert und daher nachvollziehbar sind. Ihr Verhaltensmodell wurde erlernt, was eine Kausalität der Zusammenhänge und eine formale mathematische Verifikation erschwert. Dies stellt Softwareunternehmen, wie auch OEM und Zulieferer, die als Inverkehrbringer der Softwarefunktionen agieren, vor große Herausforderungen bei der Validierung, Verifizierung und Zertifizierung der (Teil-) Systeme künstlicher Intelligenz.
Das Fraunhofer IPA arbeitet in enger Zusammenarbeit der unterschiedlichen Fachabteilungen an einer tiefen Integration des vorhandenen domänenspezifischen Fachwissens unterschiedlicher Forschungsbereich in die Verfahren der KI-basierten Datenverarbeitung. Diese Arbeiten erfolgen stets in Zusammenarbeit mit den Vertretern des Zentrums für Cyber-Cognitive Intelligence (CCI). Zu den Dienstleistungen zählen:
- Ersatzmodelle zur Repräsentation und Validierung neuronaler Netze
- Verfahren der Erklärbarkeit von KI
- Formale Verifikation neuronaler Netze
- Bewertung der funktionalen Sicherheit von Software-Funktionen (ISO 26262) inkl. Berücksichtigung der SOTIF Normen (ISO/PAS 21448)
Ein weiterer Schwerpunkt der Arbeiten liegt auf der Absicherung von Prädiktionsmodellen zur Vorhersage der Ausfallwahrscheinlichkeit und dem damit verbundenen proaktiven Austausch von Komponenten des Fahrzeugs zur Steigerung des Kundennutzens. Gängige Praxis in der Automobilindustrie ist es, ausfallende Bauteil an den Hersteller zurückzuspielen und über die Produktgewährleistung die Kosten des Rückrufs und Austauschs auf diesen abzuwickeln. Da bei, vom OEM implementierten Vorhersagemodellen die Gefahr einer falschen Interpretation von Daten mit nachfolgender Prädiktion eines Bauteilaustausches gegeben ist, hat das Thema Qualität und Zuverlässig der Prädiktionsmodelle einen enorm hohen Stellenwert.