Dependable AI / Verlässliche KI

CEP-CANdle tool: how to efficiently improve CAN bus design

Controller Area Network bus or CAN bus analysis is crucial for detecting the loss of important messages. In vehicle systems and many sophisticated embedded applications, preventing failures in the early development phase is an important demand of the market nowadays….

Interview: Absicherung von Künstlicher Intelligenz – wenn KI einmal versagt

 kannDer Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) verbreitet sich zunehmend in der Industrie und in unserem Alltag. Die Chancen von KI überwiegen außerhalb sicherheitskritischer Bereiche. Die Wichtigkeit der Absicherung von Künstlicher Intelligenz innerhalb solcher Bereich nimmt jedoch zu. Was ist mit…

Welche Gesetze, Normen und Forschungsinitiativen gibt es, um künstliche Intelligenz und autonome Systeme sicher zu machen?

Mit dieser Frage sind wir, Dr.-Ing. Rasmus Adler als »Programm-Manager für Autonome Systeme« am Fraunhofer IESE und Dr. Patrik Feth als Mitglied der Gruppe »Advanced Safety Functions & Standards« bei der SICK AG, immer wieder konfrontiert. Deswegen widmen wir uns…

Zertifizierung 4.0

Fast alle Technologiebereiche werden derzeit auf das Level »4.0« gehievt – doch für das Thema Zertifizierung scheint dies noch nicht zu gelten, obwohl dieser wichtige Aspekt für viele Produkte eine Voraussetzung für das Inverkehrbringen ist. Das Thema betrifft somit Anbieter…

Hannover Messe: Industrie 4.0 braucht eine Softwarerevolution

In der Automatisierungsindustrie steuern und automatisieren eingebettete Systeme die Produktionsabläufe. Im Zuge von Industrie 4.0 steht das produzierende Gewerbe vor zahlreichen Umbrüchen. Damit diese Revolution auch von kleinen und mittelgroßen Unternehmen gestemmt werden kann, hat das Bundesministerium für Bildung und…

Künstliche Intelligenz – Unsicherheiten quantifizieren und managen

Immer mehr softwareintensive Systeme beinhalten datengetriebene Komponenten. Sie nutzen  Modelle, die beispielsweise auf künstlicher Intelligenz (KI) oder maschinellem Lernen beruhen. Es stellt sich daher die Frage, inwieweit man den Ergebnissen solcher Komponenten vertrauen kann? Wie kann man ihre Zuverlässigkeit bestimmen…

Maschinelles Lernen und KI – warum tun wir uns im Engineering schwer damit?

Der wesentliche Unterschied zwischen ingenieurmäßigen und datengetriebenen Lösungen ist, aus eigener Erfahrung, Betroffenen häufig nicht explizit im Bewusstsein. Vielleicht, weil Ingenieure eher selten maschinelle Lernverfahren einsetzen und die Spezialisten für maschinelles Lernen häufig keine Ingenieure sind. Intelligente Produkte – aber…

DATA SCIENTIST – Dank Big Data heiß begehrt!

Der Data Scientist zählt zu den sexiest Jobs des 21. Jahrhunderts. Dieser Eindruck bestätigt sich, wenn man einen Blick in die einschlägigen Online-Jobbörsen wirft. Laut einer Studie des McKinsey Global Institute [1] übersteigt in den USA der Bedarf das Angebot…

Künstliche Intelligenz und Fahrsicherheit

Selbstfahrenden Autos gehört die Zukunft, soviel scheint festzustehen. Aber wie verhindert man Unfälle? Sicherheit bedeutet im Allgemeinen nicht, dass kein Schaden entstehen kann, sondern, dass das Risiko akzeptabel ist. Bei selbstfahrenden Autos stellt sich deshalb die Frage, welches Restrisiko akzeptiert…