22. März 2024 - KI Wissen ist das vierte und letzte Public Private Partnership (PPP)-Projekt des Projektclusters KI Familie, das Teil der VDA-Leitinitiative ist, einer Initiative, die klare Standards für sicheres autonomes Fahren setzt und dabei entscheidend dazu beiträgt, wichtige Themen und Handlungsfelder für den Fortschritt autonomer Fahrzeugfunktionen zu identifizieren und gemeinsam zu entwickeln. Für weitere Einblicke in die anderen drei Projekte innerhalb der KI Familie finden Sie die Informationen am Ende der Seite.
Continental leitet großes PPP-Projekt zur Weiterentwicklung von KI Wissen, um das autonome Fahren sicherer und zuverlässiger zu machen.
Durch die Integration von regelbasiertem Wissen mit Systemen der künstlichen Intelligenz und die Verfeinerung geeigneter Methoden ebnen wir gemeinsam mit unseren Partnern innerhalb von KI Wissen den Weg in die Mobilität der Zukunft. Die Erweiterung unserer automobilen Softwarefunktionen mit KI-basierten Algorithmen ist entscheidend, um z. B. die Zuverlässigkeit und Sicherheit des autonomen Fahrens zu gewährleisten.
Gilles Mabire
CTO Continental Automotive / Leiter Software and Technologies (SCT)
Wie KI Wissen startete:
Ziel von KI Wissen war es, ab Januar 2021 zu erforschen, wie etabliertes Wissen wie Verkehrsregeln, mathematisch-physikalische Prinzipien oder soziale Normen nahtlos in KI-Systeme integriert werden können. Unter der Leitung von Jörg Dietrich, Head of AI for R&D Excellence bei Continental Automotive, soll dieser hybride Ansatz, der datengetriebene Techniken mit wissensbasierten Methoden kombiniert, die Grundlage für das Training und die Validierung von KI-Funktionen neu definieren. Mit einem Budget von mehr als 25 Millionen Euro und unterstützt vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz haben sich 15 Projektpartner zusammengeschlossen, um zentrale Hürden auf dem Weg zum autonomen Fahren zu überwinden: die Verallgemeinerung von KI auf Phänomene mit begrenzten Daten, die Erhöhung der Stabilität gegenüber Datenstörungen, die Sicherstellung der Dateneffizienz, die Validierung und Absicherung von KI-gestützten Funktionen und letztlich die Steigerung der funktionalen Qualität.
Aufbau und Ergebnisse von KI Wissen:
Simon Heinz, Project Owner AI Enterprise Applications bei Continental Automotive, der Anfang 2023 die koordinierende Rolle von Jörg Dietrich übernommen hat, skizziert die Vorteile für Continental Automotive, eine größere Rolle im Projekt KI Wissen zu übernehmen: "Der frühzeitige Aufbau von Expertise und die Verbreitung des Wissens über hybride KI innerhalb von Continental wird für viele zukünftige externe und interne KI-relevante Projekte sehr hilfreich sein. Es wird uns helfen, unser Netzwerk im Bereich der automobilen KI zu erweitern, neue Talente zu gewinnen und sie im Unternehmen zu halten."
Um dieses Ziel besser erreichen zu können, hat KI Wissen die übergeordnete Hauptaufgabe in vier wesentliche Teilprojekte unterteilt:
- Wissensintegration sollte Methoden entwickeln, um Domänenwissen wie physikalische Gesetze oder Weltwissen in Trainingsprozesse für bestehende und neuartige Architektur- und KI-Komponenten zu integrieren und so die Grundlage für eine verbesserte Dateneffizienz, Generalisierung und Sicherheit zu schaffen.
- Wissensextraktion konzentrierte sich auf die Entwicklung von Konzepten und Maßnahmen zur Extraktion von Wissen aus KI-Prozessen an der Schnittstelle zwischen der Ausgabe von Modellen des maschinellen Lernens und der menschlichen Interpretation, um so die Erkennungs- und Entscheidungsqualität zu verbessern und die Zuverlässigkeit und Nachvollziehbarkeit zu erhöhen.
- Das Ziel von Wissenskonformität war die Entwicklung einer Plausibilitätsprüfung, die Entscheidungen von wissensinfundierten KI-Fahrfunktionen aufdeckt, die nicht mit formalisiertem Wissen übereinstimmen, und die zur Verbesserung der Effizienz des KI-Modelltrainings, der Zuverlässigkeit von KI-Ableitungen und der Sicherheit von KI-Fahrfunktionen eingesetzt werden kann.
- Enabler, Integration und Demonstration umfasste die Bewertung der entwickelten Funktionen, Komponenten und Methoden anhand von drei ausgewählten Anwendungsfällen innerhalb eines umfassenden Systems. Durch diesen ganzheitlichen Ansatz wurde nicht nur die Bewertung einzelner Komponenten sichergestellt, sondern auch ihre Eignung innerhalb der breiteren Systemarchitektur beurteilt.
Das Projekt wurde Anfang des Jahres abgeschlossen und das Team präsentierte seine Ergebnisse am 21. und 22. März 2024 auf der KI Wissen Abschlussveranstaltung im House of Logistics and Mobility (HOLM) in Frankfurt. In 17 angemeldeten Patenten, davon 13 von Continental, konnten die Teams greifbare Ergebnisse vorweisen. Betrachtet man das gesamte Projektcluster von KI Familie, so war es nicht nur bahnbrechend in Bezug auf die Ergebnisse, die es hervorgebracht hat, sondern auch in Bezug auf den kulturellen Wandel des projektübergreifenden Austauschs von Schlüsselergebnissen. Die Projektpartner konnten die Vorteile des gesamten Projektclusters nutzen, ohne an jedem einzelnen Projekt teilnehmen zu müssen. Dies ist sehr wichtig und notwendig in einer Zeit, in der neue Akteure aus dem Bereich der Technologieunternehmen in den Automobilmarkt eintreten.
Kollaboration im Bereich der künstlichen Intelligenz
Klassische Automotive-Fragestellungen tauchen im Kontext von KI wieder auf. Die Beherrschung von Künstlicher Intelligenz (KI) und deren sichere Integration in moderne Fahrzeuge werden die dominierende Stellung in den Mobilitätsmärkten der Zukunft bestimmen.
Dieser Herausforderung hat sich die deutsche Automobilbranche durch die Initiativen der KI Familie gestellt. Diese Projekte, die sich durch ihre Komplexität und ihren vernetzten Rahmen auszeichnen, fördern ein umfassendes KI-Wissen über verschiedene Automobilanwendungen hinweg.
Erfahren Sie mehr über die KI Familie und ihre Initiativen:
Zugehörige Themen
Möchten Sie mehr erfahren?
*Sollten das Kontaktformular nicht laden, überprüfen Sie bitte die erweiterten Cookie-Einstellungen, und aktivieren Sie die Funktions-Cookies zum Zwecke des Kontaktmanagements.