Die Ungewissheit der Zertifizierung von KI für die Automobilindustrie – Eine Zusammenfassung

Hier sind fünf wichtige Erkenntnisse zur Zertifizierung von KI für Automobilanwendungen basierend auf dem Dokument Die Unsicherheit bei der Zertifizierung von KI für Automobil:

1. Mangel an Standardisierung

Derzeit gibt es keinen universellen Standard für KI in der Automobilindustrie. Während traditionelle Standards wie ISO 26262 für die Fahrzeugsicherheit existieren, decken sie nicht vollständig die einzigartigen Herausforderungen und Anforderungen von KI-Systemen ab. Die KI-Technologie entwickelt sich schnell, was es schwierig macht, feste Standards zu etablieren, die mit der Innovation Schritt halten können.

2. Fragmentierte Entwicklung

Die KI-Entwicklung im Automobilsektor ist fragmentiert, da verschiedene Unternehmen an proprietären Lösungen arbeiten, um einen Wettbewerbsvorteil zu erhalten. Dies führt zu Inkonsistenzen in der Art und Weise, wie KI entwickelt, eingesetzt und in verschiedenen Fahrzeugen verwendet wird, was die Bemühungen zur Schaffung universeller Standards und Zertifizierungen erschwert.

3. Sicherheitsbedenken

KI-Systeme in Automobilanwendungen müssen strenge Sicherheitsanforderungen erfüllen, insbesondere für kritische Funktionen wie ADAS (Advanced Driver Assistance Systems). Die aktuellen Methoden zur Überprüfung der KI-Sicherheit sind jedoch nicht so ausgereift wie die für traditionelle Fahrzeugsysteme. Neue Ansätze und Erweiterungen bestehender Standards, wie die Einbeziehung von Erkenntnissen aus ISO PAS 8800, sind erforderlich, um die probabilistische Natur der KI zu adressieren.

4. Integrationsherausforderungen

Die Gewährleistung der Sicherheit und Zuverlässigkeit von KI in Fahrzeugen erfordert einen komplexen Integrationsprozess, der Hardware und Software umfasst. Jede Komponente, von KI-Beschleunigern bis hin zu Systemanwendungen, muss bewertet und zertifiziert werden, um die Sicherheitsintegritätsstufen (ASIL) zu erfüllen. Dies erfordert eine kontinuierliche Integration und Prüfung während des gesamten Entwicklungszyklus, was für viele OEMs (Original Equipment Manufacturers) eine Herausforderung darstellt, die sich noch an diese neuen Methoden anpassen müssen.

5. Notwendigkeit der Zusammenarbeit

Die Zertifizierung von KI für Automobile erfordert die Zusammenarbeit verschiedener Interessengruppen, einschließlich Automobilunternehmen, Halbleiterherstellern und Normungsorganisationen. Initiativen wie das Autonomous Ground Vehicle Artificial Intelligence (GVAI) Committee zielen darauf ab, Techniken und Methoden zur Schaffung und Überprüfung sicherer KI-Systeme zu entwickeln. Diese Zusammenarbeit ist entscheidend, um einen umfassenden Zertifizierungsrahmen zu etablieren, der die Sicherheit und Zuverlässigkeit von KI in Fahrzeugen gewährleistet.

Hinweis

Dieser Beitrag ist vollständig KI-generiert. Als Quelle diente der auf Semiconductor Engineering erschienene Beitrag The Uncertainty Of Certifying AI For Automotive, den ich mit GPT-4o zusammenfassen und ins Deutsche übersetzen ließ. Auch das Titelbild wurde mit GPT-4o generiert.

Was meinst Du? Ist der von der KI zusammengefasste Beitrag akkurat und wertvoll?

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Dieser Beitrag ist auch auf Englisch erschienen.