Der Beitrag von ITK Engineering beleuchtet den Einsatz generativer KI in datengetriebenen Softwareprozessen für automatisiertes Fahren. Im Fokus steht dabei das sogenannte „Big Loop“-Konzept, bei dem Daten aus großen Fahrzeugflotten kontinuierlich gesammelt und in cloudbasierten Entwicklungsumgebungen zur Optimierung von ADAS/AD-Systemen genutzt werden.
Die beiden Autoren Dr. Stefan Held, Senior Expert Artificial Intelligence bei ITK Engineering und Dr.-Ing. Daniel Burkhart, Senior Expert Cloud Technologies bei ITK Engineering gehen auf regulatorische und technische Herausforderungen bei der Umsetzung solcher datengetriebener Prozesse ein. Dazu gehören u. a. die Anforderungen der EU an Datenschutz, KI-Risikobewertung und Cybersecurity (z. B. EU Data Act, AI Act, Cyber Resilience Act).
Ein weiterer Schwerpunkt des 5-seitigen Beitrags, der in ATZ Extra erschienen ist, liegt auf dem Potenzial generativer KI – insbesondere für automatisiertes Labeling, Datenaugmentation und die synthetische Erzeugung von Sensordaten. Diese Methoden können die Datenvorbereitung beschleunigen und die Robustheit von Algorithmen erhöhen, so die Autoren. Bei der Modellvalidierung helfen KI-gestützte Verfahren wie „Promptattack“, systematische Fehler in wenig repräsentierten Teilmengen zu identifizieren.
Insgesamt zeigt der Artikel, wie generative KI zur Effizienzsteigerung in der datenbasierten Entwicklung autonomer Fahrsysteme beitragen kann, gleichzeitig aber neue Anforderungen an Datenmanagement, Validierung und Datenschutz entstehen. (oe)
