Selbstvalidierung komplexer elektronischer Systeme in sicherheitskritischen Mobilitätsanwendungen auf Basis von Greybox-Modellen

Projektbeschreibung

KI-basierte Steigerung der Verlässlichkeit von Elektronik für (autonome) Mobilität

PROJEKTZIELE

Die Anforderungen an Elektronik in sicherheitskritischen Anwendungen bezüglich Funktionssicherheit und Verfügbarkeit sind sehr hoch. Insbesondere die Bereiche der Mobilität bieten weitreichende Gefahrenpotentiale bei Fehlfunktion, Manipulation oder Ausfall. Typische Anwendungsbereiche sind Überwachungssysteme für die Zugbeeinflussung und Steuergeräte elektrifizierter Automobile mit autonomen Fahrfunktionen, die im Rahmen von SesiM berücksichtigt werden sollen. Neben einzelnen zentralen Komponenten bieten elektronische Baugruppen selbst ein hohes Innovationspotential, um die funktionale Integrität zu garantieren.Hauptziel des Verbundvorhabens ist die Entwicklung einer hybriden, modellbasierten Zustandsüberwachung komplexer elektronischer, mechatronischer Systeme und der prototypischen Implementierung in relevante Anwendungen der Automobil- und Bahntechnik, z. B. sicherheitsrelevante Elektroniksysteme zur Zugbeeinflussung und Steuergeräte elektrifizierter Automobile mit autonomen Fahrfunktionen.

INNOVATION & METHODIK

Zentraler Aspekt von SesiM ist die Entwicklung einer KI-basierten Zustandsüberwachung für den optimierten Betrieb von Automobil- und Bahntechnik. Ein digitaler Fingerabdruck der elektro- und mechatronischen Baugruppen wird erzeugt, um auf alterungsbedingten Verschleiß und sicherheitskritische Änderungen proaktiv reagieren zu können. Sich ändernde Einflüsse von Fertigungsprozessen und Materialqualitäten, ex- und intrinsischen Belastungen in der Nutzungsphase sowie systembeschreibende Sensordaten werden erfasst, bewertet und innerhalb einer innovativen Modellbildung genutzt. Der neuartige Ansatz wird in eine Selbstdiagnose auf Systemebene eingebunden und es wird ein intelligentes Betriebs- und Wartungsmanagement realisiert. Bei sicherheitskritischen Systemen werden aktuell starke Überauslegung oder redundante Aufbauten zur Vermeidung von Ausfällen genutzt.

UNSER BEITRAG

Kern des Projektbeitrags der Gestalt Robotics ist die Entwicklung angepasster KI Methoden für die Inspektion von Elektronikbauteilen sowie die Entwicklung einer übergreifenden Kommunikationsarchitektur für die Selbstvalidierung von Elektronikbauteilen. Bezüglich der Umsetzung gemeinsamer Musteranwendungen und Demonstratoren erfolgt eine Beteiligung an der Konzepterstellung für Sensorik, Online-Überwachung und Datengenerierung unter Betrachtung der anwendungsspezifischen Voraussetzungen hinsichtlich Datenaugmentierung, Generierung synthetischer Bilddaten sowie Active-Learning-Ansätzen. In diesem Kontext wird ferner die Eignung von Few-Shot-Learning-Methoden erprobt. Für die Kommunikationsarchitektur werden ergänzend Datenschutz- und Eigentumsaspekte bez. Bilddaten untersucht.