Veröffentlich bei Bayern Innovativ, Cluster Automotive – mit J.Bühler

Die Automobilbranche integriert künstliche Intelligenz (KI) heute in Produkte wie
Fahrerassistenz- und autonome Fahrsysteme. Jüngste Entwicklungen zeigen jedoch,
dass KI auch als Werkzeug zur Software- und Produktentwicklung selbst eingesetzt
werden kann. Wie verträgt sich das mit sicherheitsrelevanten Systemen?

Industrielles / Automotive Software Engineering

Der Anteil der Software an der Wertschöpfung im Automobilumfeld steigt rasant und somit der Druck, Zykluszeiten und Kosten in der Softwareentwicklung zu reduzieren. Jedoch beklagen sich Entwickler und vor allem Architekten im Automotive System- und Software Engineering, dass die Werkzeuge nicht benutzerfreundlich genug sind und die Umsetzung der Prozesse zu umständlich ist. Tatsächlich sind die Werkzeuge oft schlecht integriert und wurden primär entwickelt, um den Prozess korrekt und vollständig abzubilden.

Um in diesen Zeiten wirtschaftlich erfolgreich zu bleiben, brauchen die Firmen Werkzeuge, die die Effizienz in der Software- und Systementwicklung erheblich steigern: sie müssen benutzerfreundlich sein und sich an den Arbeitsgewohnheiten der Architekten und Entwickler orientieren. Zwei konkrete Beispiele aus der Industrie, die oft genannt werden, sind das Anforderungsmanagement inklusive dem Breakdown entlang der ArchitekturEbenen sowie der System- und SWC-Entwurf bis zur AUTOSAR Konfiguration auf Basis der Anforderungen.

KI Design Wizards…

Bisher wurde KI oft lediglich als ein Teil des Produkts betrachtet, wie etwa im Bereich des automatisierten Fahrens. Ein Aspekt, der jedoch in letzter Zeit große Durchbrüche feierte, aber viel seltener betrachtet wird, ist die Verwendung von KI als Werkzeug für die Produktentwicklung.

Früher war dies weniger populär und hatte sicherlich weniger Öffentlichkeits- und Medienwirkung, aber es ist mindestens genauso wichtig für die Entwicklung und Wettbewerbsfähigkeit der Branche. Wir stehen vor der nächsten großen Revolution nach der Digitalisierung.

Beim Thema „KI im Software Engineering“ besteht der Fokus auf der Vereinfachung der Entwicklung, vollständige Korrektheit ist zweitranging und wird durch den Entwickler abgedeckt. In den Bereichen Automotive, Robotik und Automation haben wir es aber mit sicherheitsrelevanten Systemen zu tun. Wie verträgt sich das mit unscharfen KI Methoden?

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(Link öffnen und dann das PDF öffnen sollte direkt zur Seite 18 führen)

https://www.bayern-innovativ.de/de/seite/jahresreport-2022-cluster-automotive?fb3d-page=18#16