Two slightly transparent people shake hands in front of some illuminated skyscrapers in the city as the sun sets.

Öffentlich-private Partnerschaften

Kräfte bündeln, um wichtige KI-Herausforderungen zu meistern.

Das alte Sprichwort "Wenn du schnell gehen willst, dann gehe allein. Wenn du weit gehen willst, dann gehe gemeinsam mit anderen" trifft besonders auf Künstliche Intelligenz zu. Die Entwicklung von KI-Technologien für die Mobilität der Zukunft erfordert viel Aufwand, Ressourcen und Zeit.

  

Darüber hinaus verändert sich der Markt sehr schnell und es gibt noch einige große Fragen zu beantworten. Nur durch Zusammenarbeit haben wir die Chance, Kräfte zu bündeln und den Fortschritt in der KI-Technologie voranzutreiben.

  

Wir sind stolz darauf, unsere praktischen Erfahrungen im Bereich Automotive-KI in verschiedenen öffentlich-privaten Partnerschaften (Public Private Partnerships – PPP) mit OEMs, Zulieferern, Technologieanbietern, Forschungsinstituten und Regulierungsbehörden mit derselben Leidenschaft für KI-Technologien einzubringen.

nxtAIM – auf dem Weg zu autonomen Fahren

Logo von nxtAIM. Das Projekt nxtAIM – NXT GEN AI METHODS nutzt die Fortschritte in der Entwicklung generativer KI-Methoden und wird erstmals einen bidirektionalen Informationsfluss in der Wirkungskette einführen – ein Paradigmenwechsel in der Entwicklung, der massive Verbesserungen im automatisierten Fahren verspricht.

Nach Abschluss der vier Projekte im Rahmen des KI-Familie-Projektclusters ist NXT GEN AI METHODS (nxtAIM) der logische Nachfolger, welcher darauf abzielt, die vorherigen Erkenntnisse weiterzuentwickeln. Basierend auf generativen Methoden führt nxtAIM den bidirektionalen Informationsfluss als neues Paradigma in die Kette der Wirkungen ein und ermöglicht massive Verbesserungen bei der Entwicklung autonomer Fahrzeugfunktionen.
Erfahren Sie hier mehr über den Ansatz und die Ziele von nxtAIM

Just better Data – effiziente und äußerst präzise Datengenerierung

Logo von Just Better Data. Effiziente und hochpräzise Datengenerierung für KI-Anwendungen im Bereich des autonomen Fahrens.

Just better Data (jbDATA) ist ebenfalls Teil der VDA-Initiative. Gemeinsam mit unseren Partnern wollen wir eine Smart Data Loop entwickeln und implementieren, um Daten, die für das Training von KI-Anwendungen im Automobilbereich relevant sind, effizient zu sammeln, sie entsprechend beim Edge-Computing zu verarbeiten und industriell zu nutzen. Das Projekt untersucht auch die automatisierte Anonymisierung von Daten und betont das Prinzip der fairen Datenerzeugung des Projekts.
Weitere Informationen zu jbDATA finden Sie hier

Safe AI – sichere und zuverlässige KI-Entwicklung ermöglichen

Logo von Safe AI Engineering. Das Forschungsprojekt Safe AI Engineering ist ein wichtiger Schritt hin zu einer allgemein anerkannten und praxisnahen Sicherheitszertifizierung für KI-Funktionen, die für die Homologation verwendet werden kann und somit zulassungsrelevant ist.

Ziel des Projekts ist die Erstellung einer Sicherheitsargumentation für KI-Funktionen im autonomen Fahren über den gesamten Lebenszyklus hinweg. Dies umfasst die Phasen der Planung, Entwicklung, Erprobung, Inbetriebnahme, Überwachung sowie die Integration in das Gesamtsystem. Im Mittelpunkt steht die Orchestrierung und Verknüpfung der verschiedenen Elemente dieser Sicherheitsargumentation, um aufzuzeigen, wie KI-Funktionen dauerhaft und zuverlässig über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg abgesichert werden können.
Lernen Sie SafeAI Engineering hier näher kennen

AIthena – Aufbau von vertrauenswürdigen und erklärungsfähigen Algorithmen

Logo von Althena, einem Forschungs- und Innovationsprojekt zu Lösungen für vernetzte und kooperative automatisierte Mobilität (CCAM), dessen Ziel es ist, vertrauenswürdige, nachvollziehbare und verantwortungsvolle CCAM-Technologien zu entwickeln.

AUMOVIO ist maßgeblich am Forschungs- und Innovationsprojekt AIthena beteiligt, das sich auf vernetzte und kooperative automatisierte Mobilitätslösungen (CCAM) konzentriert. Ziel des Projekts ist es, vertrauenswürdige, erklärbare und verantwortungsbewusste CCAM-Technologien zu entwickeln. Da diese Technologien von Künstlicher Intelligenz profitieren, insbesondere durch KI-gestützte Wahrnehmung, Situationserfassung und Entscheidungsfindung, ist es entscheidend, dass sie robust, nachvollziehbar und vertrauenswürdig sind.

  

AIthena wird von der Europäischen Union und der Schweizerischen Föderation finanziert.
Weitere Informationen zu AIthena finden Sie hier

BERTHA – autonome Fahrzeuge sicherer und menschenähnlicher entwickeln

Logo von Bertha, einem Projekt im Rahmen von „Horizon Europe“, dessen Ziel es ist, ein Fahrerverhaltensmodell zu entwickeln, um autonome Fahrzeuge sicherer und menschenähnlicher zu machen.

BERTHA ist ebenfalls ein EU-PPP-Projekt, an dem AUMOVIO beteiligt ist. Das Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines skalierbaren und probabilistischen Fahrer-Verhaltensmodells (Driver Behavioural Model – DBM) auf Basis eines Bayes'schen Netzwerks. Dieses Modell soll grundlegend dazu beitragen, das autonome Fahren menschlicher zu gestalten und dadurch die Verkehrssicherheit zu erhöhen.
Mehr Informationen zu BERTHA finden Sie hier

KI Familie – Lösen von KI-Herausforderungen in einem Projektcluster

Logo der KI Familie. Die KI Familie (KI-Familie) ist ein Projektcluster, das von der VDA-Leitinitiative (Leitinitiative des Verbandes der Automobilindustrie) ins Leben gerufen wurde. Die Initiative setzt klare Standards für sicheres autonomes Fahren und spielt eine entscheidende Rolle bei der Identifizierung und gemeinsamen Entwicklung wichtiger Themen und Handlungsfelder für den Fortschritt autonomer Fahrzeugfunktionen.

KI Familie ist ein Projektcluster, das von der VDA-Leitinitiative (Leitinitiative des Verbandes der Automobilindustrie) ins Leben gerufen wurde. Die Initiative setzt klare Standards für sicheres autonomes Fahren und spielt eine entscheidende Rolle bei der Identifizierung und gemeinsamen Entwicklung wichtiger Themen und Handlungsbereiche für den Fortschritt autonomer Fahrzeugfunktionen.

Sie besteht aus vier einzelnen Projekten, die sich mit unterschiedlichen allgemeinen Fragen der Automotive-KI beschäftigen. AUMOVIO spielte eine bedeutende Rolle in drei dieser vier einzelnen Projekte, die bereits abgeschlossen wurden.

  

  • KI Absicherung  erarbeitet exemplarisch eine stringente und nachweisbare Argumentationskette für die Absicherung und Freigabe von KI-Funktionsmodulen im Kontext des hochautomatisierten Fahrens.
  • KI Delta Learning  möchte Methoden und Tools für die effiziente Erweiterung und Transformation bestehender KI-Module in autonomen Fahrzeugen entwickeln, um den Herausforderungen neuer Domänen oder komplexerer Szenarien gerecht zu werden.
  • KI Data Tooling  zielt darauf ab, Methoden und Tools zur Generierung und Aufbereitung von Trainings-, Validierungs- und Absicherungsdaten für KI-Funktionen autonomer Fahrzeuge zu entwickeln.
  • KI Wissen  entwickelt Methoden zur Integration von Wissen in maschinelles Lernen.
Erfahren Sie mehr über das KI-Familie-Projektcluster

KARLI – intelligente Fahrzeuginteraktion

Logo von Karli, für intelligente Interaktion mit dem Fahrzeug der Zukunft. KARLI ist die deutsche Abkürzung für „Künstliche Intelligenz für Adaptive, Responsive und Levelkonforme Interaktion im Fahrzeug der Zukunft“. Durch die Entwicklung von KI-Funktionen, die den Zustand des Fahrers erkennen, und die Gestaltung von Interaktionen für verschiedene Automatisierungsstufen zielt das Projekt darauf ab, eine adaptive, reaktionsschnelle und levelkonforme Interaktion in den Fahrzeugen zu ermöglichen. Das Projekt wird von der Europäischen Union finanziert und vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz gefördert.

KARLI steht für "Künstliche Intelligenz für Adaptive, Responsive und Level-konforme Interaktion im Fahrzeug der Zukunft". Durch die Entwicklung von KI-Funktionen, die den Fahrerzustand erkennen, und die Gestaltung von Interaktionen für verschiedene Automatisierungsstufen soll eine adaptive, reaktionsfähige und level-konforme Interaktion im Fahrzeug bereitgestellt werden. Das Projekt wird von der Europäischen Union finanziert und vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördert.
Lernen Sie KARLI hier näher kennen

BeIntelli – jetzt die Zukunft der Mobilität erleben

Logo von BeIntelli. Im Rahmen des BeIntelli-Projekts arbeitet unser Robotik-Team vom AI Lab an der Entwicklung eines Prototyps für autonome mobile Roboter (AMR) von AUMOVIO, die in öffentlichen Räumen eingesetzt werden sollen. Der Roboter wird von unserer KI-basierten Software für Wahrnehmung, Lokalisierung, Navigation und Sicherheit gesteuert. Es ist der erste vollautomatisierte AMR, der jemals eine Fahrgenehmigung für öffentliche Bereiche in Berlin erhalten hat, darunter die belebten Boulevards Kurfürstendamm und Otto-Suhr-Allee.

Unterstützt vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr ist BeIntelli ein Vorzeigeprojekt für autonomes Fahren, das es allen ermöglicht, die Mobilität der Zukunft schon heute zu erleben.

  

Ausgehend von den Fahrzeugen und der Infrastruktur von heute nutzt das Projekt innovative Konzepte und Simulationsstudien, um fortschrittliche Sensortechnologie nahtlos in Fahrzeuge und die (Straßen-) Infrastruktur zu integrieren, wobei die Infrastruktur in Edge-Bereiche unterteilt ist. Lokale Rechenressourcen ermöglichen eine dezentrale Verarbeitung vor Ort. Zusammen mit einem leistungsstarken KI-Mobilitätsbetriebssystem, das die reibungslose Interaktion zwischen den verschiedenen Geräten ermöglicht, wird dieser Ansatz neue Ökosysteme für die Plattformwirtschaft in der Mobilität der Zukunft schaffen.
Erleben Sie BeIntelli hier

SUNRISE – Bereitstellung eines Gewährleistungsrahmens für Sicherheit

Logo von Sunrise, einem Rahmenwerk zur Sicherheitsgewährleistung für vernetzte, automatisierte Mobilitätssysteme. Das SUNRISE-Projekt wird von der Europäischen Union finanziert und befasst sich mit der Sicherheitsgewährleistung von kooperativen, vernetzten und automatisierten Mobilitätssystemen (CCAM), die in jedem möglichen Fahrszenario zuverlässig funktionieren müssen. In mehreren Initiativen arbeiten die Projektpartner an der Entwicklung von Test- und Bewertungsmethoden für CCAM-Systeme, wobei sie einen szenariobasierten Ansatz verfolgen und physische und virtuelle Tests kombinieren.

Das SUNRISE-Projekt, finanziert von der Europäischen Union, konzentriert sich auf die Sicherstellung der Zuverlässigkeit kooperativer, vernetzter und automatisierter Mobilitätssysteme (CCAM) in allen möglichen Fahrsituationen. Die Projektpartner arbeiten in mehreren Initiativen an der Entwicklung von Test- und Bewertungsmethoden für CCAM-Systeme, wobei ein szenariobasierter Ansatz angewendet wird, der sowohl physische als auch virtuelle Tests kombiniert.

  

Wie auch bei AIthena ist AUMOVIO kontinuierlich in dieses Projekt involviert.
Erfahren Sie hier mehr über SUNRISE