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Öffentliche Forschung

Laufende Projekte

GAIA-X 4 KI

Das Projekt GAIA-X 4 KI untersucht die Entwicklung eines Daten- und Service-Ökosystems für das Training und die Validierung von Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI). Es konzentriert sich auf zwei Anwendungsfälle aus der Automobilindustrie, die das automatisierte und vernetzte Fahren sowie innovativ vernetzte Produktionsprozesse vorantreiben sollen. In diesen Prozessen spielen "Daten" eine zentrale Rolle. Die Anhäufung von Daten über den gesamten Lebenszyklus eines Produkts und ihre Nutzbarkeit für verschiedene Anwendungen könnten zu neuen Formen der Zusammenarbeit und Wertschöpfungsketten führen. Grundlage ist die offene IT-Infrastruktur GAIA-X, die derzeit europaweit aufgebaut wird. Ihre dezentrale Organisation ist das Fundament, auf dem sich verschiedene Anbieter zusammenschließen und unter Wahrung von Datenschutz, Transparenz und Kompatibilität flexibel zusammenarbeiten.

SafeWahr

Während die Entwicklung des autonomen Fahrens mit großer Energie vorangetrieben wird, sind die Erprobung und Absicherung autonomer Fahrfunktionen noch sehr zeit- und ressourcenaufwändig. Gerade bei KI-gestützten Funktionen erfordert die entwicklungsbegleitende Absicherung u.a. enorme Datenmengen, die mit großem Aufwand verarbeitet werden müssen. Es bleibt das Risiko, dass nicht alle Situationen abgedeckt werden können, die später im Betrieb des autonomen Fahrzeugs möglicherweise auftreten könnten. Und dennoch müssen die KI-basierten Entscheidungen jederzeit sicher und zuverlässig getroffen werden. An dieser Stelle setzt das Projekt SafeWahr an. Mit Hilfe eines kontinuierlichen Überwachungssystems kann die Absicherung einer KI-basierten Wahrnehmungsfunktion im Betrieb erreicht werden. Ziel ist es, eine Sicherheitsarchitektur zu entwickeln, die die Ergebnisse und Entscheidungen der Wahrnehmungsfunktion kontinuierlich überwacht und bei relevanten Abweichungen oder Unsicherheiten den Übergang in einen garantiert sicheren Zustand (sog. Fail-Operational-Mode) einleitet.

CiLoCharging

Das Projekt CiLoCharging hat sich zum Ziel gesetzt, eine optimierte, flexible und bedarfsgerechte Lösung für den Einsatz von Elektrofahrzeugen im Verteilerservice eines Logistikterminals aus wirtschaftlicher, technischer und ökologischer Sicht zu ermöglichen. Dabei werden die Anforderungen aus den Bereichen Energie, Logistik, Ladeinfrastruktur und Mobilitätsmanagement berücksichtigt. Um die für die Stückgutlogistik typischen Rahmenbedingungen genau berücksichtigen zu können und die Skalierbarkeit der Flottenterminals wirtschaftlich zu gewährleisten, muss das Lademanagement in die bestehenden Logistikprozesse integriert werden und auch ein intelligentes Energiemanagement für die Einbindung elektrifizierter Logistikterminals in das elektrische Verteilnetz vorgesehen werden.