In der Paneldiskussion auf dem Automobil Elektronik Kongress 2024 von links nach rechts: Moderator Ricky Hudi von Future Mobility Technologies, Christoph Grote (BMW), Mathias Pillin (Robert Bosch), Lars Reger (NXP) und Nakus Duggal (Qualcomm). (Bild: Matthias Baumgartner)
Der verstärkte Einsatz künstlicher Intelligenz in der Automobilindustrie wirft auch sicherheitstechnische Fragen auf. Andererseits ergeben sich durch KI auch Lösungsansätze für sicherheitsrelevante Themen. Beim diesjährigen Automobil Elektronik Kongress loteten die Teilnehmer einer Paneldiskussion zu dem Thema die aktuellen und zukünftigen Herausforderungen sowie die Schnittmenge zwischen KI und Sicherheit aus. Ricky Hudi, Geschäftsführer bei Future Mobility Technologies, moderierte das Panel mit Vertretern von Qualcomm, BMW, Robert Bosch und NXP.
„KI im Auto ist kein neues Konzept“, sagte Nakul Duggal, Group General Manager of Automotive, Industrial and Cloud bei Qualcomm und betonte, dass sich KI im Automobilbereich seit mehreren Jahren in Bereichen wie Fahrerüberwachung und den frühen Tagen von ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) bewährt habe. „Unsere Erfahrung zeigt, dass KI bereits mit viel Sorgfalt eingesetzt wird, um mehr Sicherheit, besseres Situationsbewusstsein und besseren Kontext zu bieten.“ Sicherheit stehe im Auto beim KI-unterstützen Fahren immer an erster Stelle, so Duggal weiter.
KI muss Kontextinformationen verstehen
Für Christoph Grote, SVP Electronics and Software bei BMW, ist der Einsatz von KI im Auto nicht auf klassische Infotainment-Anwendungen beschränkt. „Ein Beispiel ist die Fähigkeit von Computer Vision, Kontextinformationen wie das Erkennen eines Balls, der hinter einem Auto hervorkommt, richtig zu interpretieren und mögliche Gefahren zu antizipieren“, sagte Grote. Die KI müsse lernen, ein derartiges Szenario so zu deuten, dass dem Ball möglicherweise ein Kind hinterherläuft. Er betonte, dass die Implikationen der Nutzung von generativer KI in sicherheitsrelevanten Anwendungen gründlich verstanden werden müssen, um ihre Vorteile vollständig auszuschöpfen. „GenAI hat einen festen Platz im Sicherheitsbereich“, fügte er hinzu, „aber wir müssen die Konsequenzen dieser Technologien verstehen.“
So optimiert Deep Learning die Entwicklung
Boschs Technologie-Chef Mathias Pillin erläuterte die Nutzung von KI in Produkten und deren Entwicklungsprozessen. Einerseits verbessere sie kontinuierlich die Leistung von Sensoren und Systeme durch den Einsatz von Deep Learning und Transformer-Technologien. „Wir haben die bewusste Entscheidung getroffen, auf Deep Learning zu setzen“, sagte er. Andererseits arbeite man bei Bosch daran, die Produktivität der Softwareentwickler zu steigern, indem KI-Methoden wie GitHub Copilot und andere Multi-Agent-Technologien integriert werden.
Bei der Integration von KI müsse stets die Qualität und Sicherheit des Endprodukts gewährleistet, betonte Pillin und stellte die Herausforderungen bei der Validierung von autonomen Fahrsystemen heraus. „Die Testmethoden reichen nicht aus, um alle potenziellen Szenarien abzudecken“, sagte Pillin. „Es ist notwendig, abstrakte Testfälle zu entwickeln, die reale Bedingungen simulieren und so eine umfassende Validierung ermöglichen.“ Es bedürfe einer methodischen Herangehensweise an die Sicherheitsvalidierung, um die Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit autonomer Systeme zu gewährleisten.
KI-Systeme müssen vor Manipulation geschützt sein
Lars Reger, ebenfalls CTO, jedoch bei NXP, sprach über die Sicherheit im Bereich des autonomen Fahrens. „Um Vertrauen in autonome Systeme aufzubauen, müssen diese nicht nur funktional sicher sein, sondern auch vor Manipulationen geschützt werden“, erklärte Reger. Dies erfordere eine sorgfältige Planung und Integration von Sicherheits- und Sicherheitsmechanismen von Anfang an. Die Entwicklung vertrauenswürdiger autonomer Systeme erfordert laut Reger einen systematischen Ansatz, der sowohl die funktionale Sicherheit als auch die Cybersicherheit berücksichtigt.
Insgesamt machte die Paneldiskussion deutlich, dass die Integration von KI und Sicherheitstechnologien in der Automobilindustrie enormes Potenzial bietet, jedoch auch erhebliche sicherheitsrelevante Herausforderungen mit sich bringt. Die Experten waren sich darüber einig, dass ein sicherheitsorientierter Ansatz und eine enge Zusammenarbeit zwischen OEMs, Zulieferern und Technologieunternehmen entscheidend sind, um die Technologie erfolgreich zu implementieren. Die zu erwartenden weiteren Fortschritte in der KI werden demzufolge dabei helfen, die Sicherheit und Effizienz von Fahrzeugen weiter zu verbessern.