Mehr Features, mehr Herausforderungen: Sicherheit neu gedacht

Mit der ständig wachsenden Anzahl an Fahrzeugfunktionen, die aktiv in die Fahrzeugsteuerung eingreifen, wird die Entwicklung von Sicherheitsfunktionen immer komplexer – und kostspieliger. Doch AVL Software & Functions bietet eine Lösung:

KI, Data Science und maschinelles Lernen

Neuronale Netze ermöglichen eine deutlich schnellere Entwicklung als herkömmliche Ansätze. Zudem können sie hochgradig nicht-lineare Funktionen modellieren, die typisch für Sicherheitsüberwachungs-funktionen sind, z. B. durch den Einsatz von Mappings und Filtertechniken. Dank der flexiblen Architektur der neuralen Netzwerke und des maschinellen Lernens können diese für verschiedene Sicherheitsanforderungen optimal angepasst werden.

Unser Ansatz

AVL hat ein annotiertes neuronales Netzwerk trainiert, um die Sicherheitsüberwachungsfunktionen eines Drive-by-Wire-Systems nachzubilden und das Motordrehmoment basierend auf Fahranforderungen vorherzusagen. Die dafür genutzten, gelabelten Trainingsdaten wurden mit einem Elektrofahrzeug generiert und durch eine präzise Analyse sicherheitskonform bewertet.