Mission KI im Automobil

Anforderungen an Zusammenarbeitsmodelle und die funktionale Sicherheit

Wie lässt sich Künstliche Intelligenz (KI) im Fahrzeug effizient, nutzbringend und vor allem auf sichere Weise nutzen – gerade mit Blick auf das autonome Fahren? Dies zählt zu den wichtigsten Fragestellungen für die Automobilindustrie. Kooperationsmodelle mehrerer Partner werden ein wichtiger Weg sein, um neue, KI-basierte Funktionen zu entwickeln und abzusichern. Davon ist Dr. Ulrich Bodenhausen, Vector Consulting Services GmbH und Ulrich Bodenhausen AI Coaching, überzeugt: „Die Bereitstellung des Sicherheitsnachweises erfordert eine gemeinschaftliche Anstrengung aller beteiligten Partner.“ Der KI-Experte mit langjähriger Automotive-Erfahrung berichtet im Zuge des Internationalen VDI-Kongresses ELIV 2019 (Electronics In Vehicles) (16.-17. Oktober 2019, Bonn) unter anderem über den im Januar  veröffentlichten Standard SOTIF (Safety of the intended Functionality) berichten.

Neuer Standard für mehr Sicherheit

SOTIF deckt den Missbrauch eines Fahrzeugs ab (Beispiel: Das Aufbringen eines Aufklebers auf die Frontscheibe, um die Kamera abzudecken) sowie technische Leistungsbeschränkungen, die zu unerwünschtem, gefährlichem Verhalten des Fahrzeugs führen, das sicher oder unsicher sein kann (Beispiel: Sonnenschein blendet die Frontkamera während der Fahrt auf einer Autobahn). Wie das jeweilige Risiko zu bewerten ist, muss jeweils individuell untersucht werden. SOTIF stellt dafür einen Prozess bereit. Wenn das Risiko als zu hoch eingestuft wird, muss der Anwendungsfall eingeschränkt oder die Funktionalität verbessert werden, also zum Beispiel die Robustheit gegenüber Gegenlicht erhöht werden.

Am Beispiel des Standards SOTIF zeigt Dr. Bodenhausen während der ELIV 2019 auf, wie die Aktivitäten zum Nachweis der Sicherheit in Zusammenarbeit mit mehreren Partnern erbracht werden können: „Die erfolgreiche Kooperation beginnt mit einer Systemarchitektur, die sowohl sich ergänzende Modalitäten (Kamera, Radar, Lidar etc.) sowie redundante Architekturkonzepte wie 1oo2 (one out of two) oder 2oo2 (two out of two) berücksichtigt, um die Sicherheit zu verbessern.“

Funktionalitäten kontinuierlich verbessern

Grundsätzlich werde KI heute schon im Fahrzeug intensiv genutzt, zum Beispiel bei der Spracherkennung. Vielfältige weitere Anwendungen sind denkbar, die entweder nicht sicherheitskritisch sind, wie etwa die Erkennung von Gesten oder Komfortfunktionen allgemein, oder die einen niedrigeren Integritätslevel erfordern als das autonome Fahren – bei den Fahrfunktionen sind naturgemäß die Anforderungen an die Sicherheit und die Robustheit der Systeme besonders hoch.

Um eine massentaugliche Sicherheit zu gewährleisten und gleichzeitig die Anwendungsfälle möglichst wenig einzuschränken, bleibt als Lösung nur, an weiteren Verbesserungen der Funktionalität zu arbeiten. „Das bedeutet, die Algorithmen robuster zu machen gegen zum Beispiel verschiedene Lichtsituationen, Regen, Schnee oder auch dagegen, dass sich ein Fußgänger im Fasching stark verkleidet hat“, gibt Bodenhausen weitere Beispiele.

KI und das autonome Fahren

Ist somit ohne KI gar kein autonomes Fahren denkbar? Dr. Bodenhausen sieht das differenziert: „Es kommt auf den Level an. Meine Einschätzung ist, dass Level 4 und 5 sehr stark davon profitieren werden, die Implementierung immer umfänglicherer Funktionen nicht durch Kodierung, sondern durch Lernalgorithmen und automatische Architekturoptimierung durchführen zu lassen. Da wird es nicht genug Software-Entwickler geben, falls das alles ohne KI zur Serienreife gebracht werden soll.“

Zudem hat nach seinen Worten KI einen Einfluss darauf, wie Kooperationsmodelle in Zukunft funktionieren können. „Vor 20 Jahren war es ein erfolgreiches Kooperationsmodell in der Automobilindustrie, wenn ein Mechanik-Spezialist mit einem Elektronik-Spezialisten kooperiert hat“, so Dr. Bodenhausen weiter. Wenn KI ins Spiel kommt, werden indes andere Faktoren wichtig: „Als ich an der Carnegie Mellon University an Spracherkennung geforscht habe, gab es dort zwei völlig getrennte Teams, die daran gearbeitet haben, ohne jeglichen Austausch. Trotzdem sind da tolle Fortschritte gemacht worden, ohne die heutige Spracherkennungssysteme nicht denkbar wären. Deshalb muss man erst einmal verstehen, wie Kooperation mit KI funktioniert.“

Weitere Fahrzeuganwendungen mit KI

Künstliche Intelligenz bietet nicht nur ein großes Potenzial für autonome Fahrzeuge, sondern auch für viele andere Fahrzeuganwendungen, bei denen Algorithmen eine vorhandene und etablierte Funktionalität vorteilhaft ergänzen können. In diesem Szenario ist es wahrscheinlich, dass Subsysteme von Kooperationspartnern mit spezifischem Wissen eingebracht werden. „Diese Partner können aus dem gesamten Spektrum von Start-Up-Unternehmen bis zu dem kürzlich diskutierten Europäischen Airbus für künstliche Intelligenz kommen“, meint Dr. Bodenhausen.

Über die ELIV

Der internationale VDI-Kongress ELIV (Electronics In Vehicles) findet am 16. und 17. Oktober 2019 in Bonn statt.

Dr. Ulrich Bodenhausen und zahlreiche weitere Experten von OEMs sowie Zulieferern und Hochschulen referieren hier über wichtige Trends, Entwicklungen und Neuheiten. Ergänzend zu den Fachvorträgen können sich Teilnehmer in der begleitenden Fachausstellung bei 145 Zulieferern und weiteren Dienstleistern über neue Produkte und Services informieren.

Mehr Informationen zur ELIV 2019.