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Project

KI-Absicherung

KI-Absicherung

KI-Absicherung

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Im Rahmen des Projektes „KI Absicherung“ werden erstmalig industrieübergreifend Methoden und Maßnahmen für die Absicherung von KI-basierten Funktionen für das automatisierte Fahren entwickelt. Es wird ein initialer und standardisierungsfähiger Industriekonsens angestrebt, der eine einheitliche und breit akzeptierbare Absicherung von KI basierten Wahrnehmungsfunktionen in der Automobilindustrie etabliert.

Partners

Automobilhersteller: Volkswagen AG (Konsortialführer), AUDI AG, BMW Group, Opel Automobile GmbH

Zulieferer: Continental Automotive GmbH, Hella Aglaia Mobile Vision GmbH, Robert Bosch GmbH, Valeo Schalter und Sensoren GmbH, Visteon Electronics Germany GmbH, ZF Friedrichshafen AG

Technologieprovider: AID Autonomous Intelligent Driving GmbH, Automotive Safety Technologies GmbH, Intel Deutschland GmbH, Mackevision Medien Design GmbH, Merantix AG, Luxoft GmbH, umlaut systems GmbH, QualityMinds GmbH

Forschungspartner: Fraunhofer IAIS (Stellv. Konsortialführer und Wissenschaftlicher Koordinator), Bergische Universität Wuppertal, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt, FZI Forschungszentrum Informatik, TU München, Universität Heidelberg

Externe Technologiepartner: BIT Technology Solutions GmbH, neurocat GmbH, understand ai GmbH

Projektmanagement: European Center for Information and Communication Technologies – EICT GmbH

Sponsors

BMWi - Federal Ministry for Economic Affairs and Energy

19A19005U

BMWi - Federal Ministry for Economic Affairs and Energy

Publications about the project

Thomas Stauner; Frédérik Blank; David Michael Fürst; Johannes Günther; Korbinian Hagn; Philipp Heidenreich; Markus Huber; Bastian Knerr; Thomas Schulik; Karl-Ferdinand Leiß

In: Proceedings of the 6th ACM Computer Science in Cars Symposium. ACM Computer Science in Cars Symposium (CSCS-2022), ACM, 12/2022.

To the publication

David Michael Fürst; Priyash Bhugra; René Schuster; Didier Stricker

In: 2022 26th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). International Conference on Pattern Recognition (ICPR-2022), August 21-25, Montreal Quebec, Canada, IEEE, 2022.

To the publication

Christian Schorr; Payman Goodarzi; Fei Chen; Tim Dahmen

In: Antonio Fernández-Caballero (Hrsg.). Applied Sciences, Vol. 11 - Special Issue on Explainable AI, No. 5, Pages 2199-2215, MDPI, Basel, 3/2021.

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