progressivKI

Unterstützung der Entwicklung von effizienten und sicheren Elektroniksystemen für zukünftige KFZ-Anwendungen mit automatisierten Fahrfunktionen mittels einer modular strukturierten KI-Plattform

Im Fokus des Projektes progressivKI steht die Entwicklung einer modularen KI-Plattform zur Unterstützung und Automatisierung des Entwurfs und der Entwicklung von funktional sicheren Elektroniksystemen im Bereich des Automobils, verteilt über die komplette Automobilzuliefererkette. Typische Beispiele sind hier ABS, ESP und ACC. Um Entwurfsprozesse für zukünftige KFZ-Elektroniksysteme optimal zu unterstützen ist, aufgrund der deutlich zunehmenden Systemkomplexität, der Einsatz von KI-gestützter Entwicklung unabdingbar. Dies dient ebenfalls zur Entwicklung neuer Entwurfs- und Validierungsmethoden auf KI-Basis. Das Fraunhofer FIT arbeitet hier mit einem Konsortium, bestehend aus 27 Partnern, verteilt über die Automobil-, Software-, Forschungs- und Zuliefererbranche, eng zusammen. Die von der Datensammlung über die Aufbereitung bis hin zur Auswertung und Validierung werden alle Schritte innerhalb dieses Konsortiums in verschiedenen Arbeitsgruppen durchgeführt. Das Projekt wird finanziert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie und wird koordiniert durch die Robert Bosch GmbH.

Hintergrund

90 Prozent aller Innovationen im Fahrzeug beruhen auf Mikroelektronik, verteilt über die komplette Automobilzuliefererkette. Hinzu kommt die Bewältigung des derzeitigen Paradigmenwechsels in der Fahrzeugindustrie hin zu klimaneutralen, autonomen Mobilitätskonzepten. Hier steht die Automobilindustrie einschließlich aller an der Wertschöpfung beteiligten Zulieferer unter einem enormen Innovations- und Effektivierungsdruck. Hier liegt es auf der Hand, die klassische Innovationsstärke der in hohem Maße von KMU bedienten Entwicklung neuer elektronischer Fahrzeugkomponenten durch den Einsatz von Verfahren der künstlichen Intelligenz zu stärken.

Dabei kann vorteilhaft genutzt werden, dass die Digitalisierung in der elektrotechnischen Industrie im Durchschnitt bereits weiter fortgeschritten ist als in vielen anderen industriellen Bereichen: Die Entwicklung neuer Komponenten erfolgt bereits heute in der Regel anhand von mehr oder weniger guten »Digital Twins« der eigentlichen Komponenten, d.h. anhand von computergestützten Modellen. Anhand dieser Modelle entwickelte Produktionsschritte werden erst danach in die Realität umgesetzt. An dieser Stelle ist jedoch oft noch schwer formalisierbares Expertenwissen erforderlich, oder Entwürfe erweisen sich sogar in der Realität als untauglich.

Vorgehen

Mit Hilfe einer modular konzipierten KI-Plattform sollen allen Partizipanten der Wertschöpfungskette vortrainierte Algorithmen in einer GAIA-X-konformen Cloud zur Verfügung stehen. Mit Hilfe von mathematisch errechneten Meta-Modellen werden die für die jeweilige Problemstellung besten Algorithmen, sowie Kombinationen mit den höchstmöglichen Synergien aus den Bereichen des klassischen maschinellen Lernens, des Deep Learning bis hin zu selbstlernenden Prozessen ausgewählt. Diese Module kann der Entwickler nutzen und bei Bedarf mit eigenen Daten weiter trainieren um die optimale Unterstützung beim Entwurf von funktional sicheren elektronischen Bauteilen zu erhalten.

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