Dieses Projekt wurde in Zusammenarbeit zwischen dem Software Engineering Laboratory for Safe and Secure Systems der Hochschule Regensburg (OTH), der e:fs TechHub GmbH und der imbus AG durchgeführt, mit dem Ziel verbesserte Methoden zur Absicherung hochautomatisierter, KI-basierter Systeme zu entwickeln.
Die im Rahmen des Projekts entwickelte Lösung verbindet Methoden der kausalen Modellierung und Inferenz mit szenario-basiertem Testing und ermöglicht die praktische Anwendung dieser Vorgehensweise in einer innovativen Tool-Kette:
- Anwender aus der Automobilindustrie können kausale Modelle erstellen und nutzen, um toolgestützt Corner-Cases zu ermitteln, die in der Absicherung autonomer Fahrfunktionen den Testaufwand reduzieren und die Sicherheits-Argumentation unterstützen.
- Anwender aus der Versicherungswirtschaft können kausale Modelle zur Risikobewertung und für verbesserte "Was-wäre-wenn-Szenarien" einsetzen.
- Anwender in der Logistikbranche können standortbezogene Daten (von Fahrzeugen, Transportgütern, etc.) hinsichtlich kausaler Abhängigkeiten analysieren, um Logistikprozesse zu optimieren.
- Anwender in Marketing und Vertrieb können die Wirksamkeit von Marketingkampagnen oder Vertriebsmaßnahmen besser bewerten und Fragen wie z.B. "Wie viele Verkäufe sind organisch und welchen Anteil hat unsere Kampagne gebraucht?" nachvollziehbar beantworten.
- Anwender z.B. im Engineering, können hochspezialisiertes Fachwissen mittels Wissensgraphen dokumentieren und so z.B. Einarbeitungs- und Lernprozesse für neue Mitarbeiter beschleunigen.
Die Präsentation bot einen spannenden Einblick in die HolmeS³-Methodik und die innovative Tool-Kette sowie ein interessantes Praxisbeispiel aus der Automobilindustrie. Wir haben uns sehr gefreut über das wertvolle Feedback und den interessanten Austausch über mögliche Einsatzfelder in Unternehmen mit den anwesenden Vertretern aus der Automobilbranche.
Wir möchten uns herzlich bei allen Teilnehmenden für Ihre Anwesenheit und Projektbeteiligten für Ihr Engagement bedanken!
