Verbundprojekt ASIMOV-D: AI training using Simulated Instruments for Machine Optimization and Verification

ASIMOV-D (AI training using Simulated Instruments for Machine Optimization and Verification) untersucht, wie eine Künstliche Intelligenz einen digitalen Zwilling eines physischen Systems gefahrlos im virtuellen Raum konfigurieren/kalibrieren/optimieren kann und wie sich die Ergebnisse dieses Prozesses auf das physische System übertragen lassen. Das deutsche Konsortium des ASIMOV-D-Projektes untersucht im Rahmen eines von der AVL Deutschland GmbH eingebrachten Anwendungsfalls zum Thema "hochautomatisiertes Nutzfahrzeug" die für die deutsche Wirtschaft hochrelevante Fragestellung, wie die Entwicklung hochautomatisierter Nutzfahrzeuge mit Hilfe von KI zu beschleunigt und ein Einsatz von KI in zentralen sicherheitskritischen Bereichen wie dem hochautomatisierten Fahren ermöglicht werden kann. RAC wird in diesem TVH das Konzept zu einem heterogenen On-Board-System für die Datenerhebung in dem physikalischen System UUV (Unmanned Utility Vehicle) erstellen, und dieses anhand ausgewählter, Use-Case-spezifischer Validierungsaufgaben bewerten. Dabei wird besonders die Schnittstelle des realen Fahrzeugs zum digitalen Zwilling betrachtet, und geeignete Übertragungsmechanismen geschaffen, um eine konsistente Bedatung des Zwillings aus dem Realfahrzeug zu erlauben. Bei erfolgreicher Bewertung der Konzepte, werden diese in die Standardisierung überführt.