Technologie: Projekte

KI Absicherung: Sicherheits-Argumentation für autonomes Fahren

KI Absicherung: Sichere KI für autonomes Fahren
Synthetisch erzeugte Straßenszene und ihre semantische Segmentierung
© Mackevision Medien Design GmbH

[Fraunhofer IAIS] Beim autonomen Fahren steht die Sicherheit aller Verkehrsteilnehmenden an erster Stelle. Mit dem Ziel, die KI-Funktionen in hoch­automati­sierten Fahrzeugen best­möglich abzusichern, haben Automobilhersteller, Zulieferer, Technologie-Unternehmen und Forschungsinstitute, darunter das Fraunhofer IAIS, seit Sommer 2019 gemeinsam im Förder­pro­jekt „KI Absicherung“ gearbeitet. Jetzt schließt das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) geförderte Projekt als erstes von vier Projekten der „KI Familie“ der VDA Leitinitiative für autonomes und vernetztes Fahren seine Arbeiten ab. Am 23. Juni wurden in Berlin die Forschungsergebnisse präsentiert.

Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) spielen eine Schlüsselrolle, um hochauto­mati­sier­­tes und autonomes Fahren zu ermöglichen. Zu ihren Aufgaben gehört es unter anderem, die Umwelt, wie zum Beispiel andere Fahrzeuge und Fußgänger, wahrzunehmen sowie komplexe Verkehrsszenarien zu erfassen, um auf diese adäquat reagieren zu können.

Mit den Chancen und Herausforderungen, die KI-basierte Funktionsmodule mit sich bringen, beschäftigt sich der Projektverbund der KI Familie als Ganzes. KI Absicherung machte dabei 2019 als erstes von vier Projekten den Anfang. In dem Projekt erarbeiteten namhafte Automobilhersteller, Zulieferer, Technologieprovider und Forschungs­ein­richt­ungen erstmals gemeinsam eine Methodik für eine neuartige Sicher­heits­argu­men­tation, die systematisch Schwächen von KI-basierten Funktionen identi­fi­ziert, messbar macht und mitigiert. Neben dem Konsortialführer Volkswagen AG übernahm das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS die stellvertretende Leitung und wissenschaftliche Koordination des Projekts. KI Absicherung hat im Kern einen Industriekonsens für ein methodisches Vorgehen zur systematischen Erstellung einer evidenzbasierten Sicherheitsargumentation geschaffen.

KI Absicherung: Sichere KI für autonomes Fahren

© Ico Maker | stock.adobe.com

Zur Erzeugung nutzbarer Evidenzen wurden im Projekt Absicherungs- und Testmethoden entwickelt und in die Absicherungsmethodik integriert. Die Projektergebnisse reichen über den Einsatz in der deutschen Fahrzeug­industrie hinaus. Sie werden unter anderem auch in die für autonomes Fahren relevanten Standardi­sierungs­gremien der ASAM und ISO/PAS 8800 eingebracht. Auf der Abschlussveranstaltung des Projekts am 23. Juni im DRIVE Volkswagen Forum in Berlin wurde die von KI Absicherung entwickelte Absicherungs­metho­dik der Fachöffentlichkeit präsentiert.

Das Forschungsprojekt KI Absicherung ist Teil der KI-Strategie der Bundesregierung, die den Standort Deutschland langfristig für die neuen Schlüsseltechnologien aufstellen und die Marktführerschaft der deutschen Automobilindustrie im Hinblick auf das automati­sierte Fahren nachhaltig sichern soll. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) mit 19,2 Millionen Euro gefördert. Projektwebseite


Das Projekt

  • Laufzeit: 1. Juli 2019 – 30. Juni 2022, 36 Monate
  • Gesamtbudget: 41 Mio. EUR
  • 24 Partner:
    • Automobilhersteller: Volkswagen AG (Konsortialführer), AUDI AG, BMW Group, Opel Automobile GmbH
    • Zulieferer: Continental Automotive GmbH, Robert Bosch GmbH, Elektronische Fahrwerksysteme GmbH, Valeo Schalter und Sensoren GmbH, ZF Friedrichshafen AG
    • Technologieprovider: Automotive Safety Technologies GmbH, Intel Deutschland GmbH, Mackevision Medien Design GmbH, Merantix Momentum, Luxoft GmbH, umlaut systems GmbH, QualityMinds GmbH
    • Forschungspartner: Fraunhofer IAIS (Stellv. Konsortialführer und Wissenschaft­licher Koordinator), Fraunhofer IKS, Bergische Universität Wuppertal, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt, FZI Forschungszentrum Informatik, TU München, Universität Heidelberg
    • Externe Technologiepartner: BIT Technology Solutions GmbH, neurocat GmbH, understand ai GmbH
    • Projektmanagement: European Center for Information and Communication Technologies – EICT GmbH