SAFECAR-ML

Semantische Änderungsbeschreibung für die Fahrzeugentwicklung mit ML-basierter automatischer Klassifizierung

Motivation

In der Automobilentwicklung werden virtuelle Crashtests zur Beurteilung der Fahrzeugsicherheit intensiv eingesetzt. Dadurch kann sowohl an materiellen als auch personellen Ressourcen gespart werden. Trotzdem verbleibt, neben der eigentlichen Wirkanalyse die Dokumentation der durchgeführten Änderungen im Fahrzeug, ein zeitintensiver und repetitiver Teil der Arbeit. Zwar existiert Software zur Versionsverwaltung der virtuellen Simulationsmodelle, aber es fehlt eine Unterstützung für die Handhabung, Analyse und Weiterverwendung von frei sprachlichen, ingenieurstechnischen Texten.

Ziele und Vorgehen

Für simulationsbasierte Entwicklungsprozesse soll in „SAFECAR-ML“ eine automatisierte Informationsaufbereitung und das Textverstehen von domänenspezifischen Inhalten mit neuartigen Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) realisiert werden. Ein wesentliches Ziel ist eine automatische Generierung von menschenlesbaren Beschreibungen von durchgeführten Änderungen zur deren Dokumentation und Verständnis. Des Weiteren soll eine Klassifizierung der Änderungen hinsichtlich ihrer Intention untersucht werden, was eine automatisierte Überprüfung oder in Zukunft sogar Vorschläge ermöglichen kann. Dazu werden Methoden des Maschinellen Lernens (ML) und „multimodale“ Modelle für die kombinierte Verwendung von frei textlichen Beschreibungen und künstlich generierten Daten eingesetzt.

Innovationen und Perspektiven

„SAFECAR-ML“ liefert auf Basis von ML-Methoden und der „Generativen KI“ eine neuartige Erleichterung der Änderungsdokumentation sowie eine Vereinheitlichung der benutzten Beschreibungen. Dies bildet die Grundlage für automatisierte Voranalysen von Änderungen oder sogar Handlungsvorschläge. Dadurch wird der Entwicklungsprozess von Fahrzeugen einfacher, sicherer, schneller und kostengünstiger. Die entwickelten Verfahren können mittelfristig auf andere Domänen übertragen werden, welche auch mit simulierten Tests in der Produktentwicklung arbeiten. In „SAFECAR-ML“ soll eine Versionsgeschichte der Simulationsmodelle von Fahrzeugkomponenten intelligent gestaltet werden.

Projektinformation

Projektleitung

Scale GmbH
Levelingstr. 40
85049 Ingolstadt

Volumen

0,65 Mio. €

Laufzeit

09/2024 – 02/2027

Projektpartnerinnen und -partner

Scale GmbH Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI