Im Forschungsprojekt nxtAIM will dSPACE gemeinsam mit 20 Partnern aus Industrie und Forschung die Grenzen allgemeiner generativer KI-Modelle überwinden und ein generatives KI-Modell für die Automobilindustrie entwickeln. Das Projekt bündelt das Know-how führender Experten, Big Data der Automobilindustrie und die Rechenleistung des Supercomputers in Jülich.
In der Welt der autonomen Mobilität von morgen teilen sich Menschen und Maschinen den Verkehrsraum. Sie interagieren und kooperieren. Das notwendige Maß an kognitiven Fähigkeiten der autonomen Verkehrsteilnehmer kann jedoch nur durch einen umfassenden Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens erreicht werden. Im Hinblick auf Skalierbarkeit, Übertragbarkeit und Nachvollziehbarkeit der entwickelten datenbasierten Fahrfunktionalität bestehen jedoch noch Hürden auf dem Weg zu höheren Autonomie-Leveln. Die Grenzen ergeben sich aus der aktuellen Systemarchitektur und den eingesetzten maschinellen Lernverfahren.
Generative KI bietet einen alternativen Ansatz und hat ihre Fähigkeiten in jüngsten Anwendungen wie großen Sprachmodellen oder Text-Bild-Generatoren eindrucksvoll unter Beweis gestellt. Mit dem Einsatz generativer Methoden und der daraus resultierenden Entwicklung von Basismodellen versucht nxtAIM einen Paradigmenwechsel in der Systemarchitektur und KI-Methodik einzuleiten.
Heutige Systemarchitekturen basieren auf einer linearen, unidirektionalen Informationsverarbeitung entlang der sogenannten Wirkungskette, bestehend aus Perzeption, Umgebungsmodellierung, Vorhersage und Planung sowie anschließender Implementierung. Mit generativen Methoden wird ein Rückkopplungskanal geschaffen, und die Informationsverarbeitung wird bidirektional erweitert.
Hitarth Bhatt und Sven Burdorf beantworten uns ein paar Fragen zum Projektstatus.
Was qualifiziert dSPACE im Projektkonsortium mit dabei zu sein?
Hitarth Bhatt: Wir sind heute schon Marktführer bei Simulations- und Validierungswerkzeugen im Automobilbereich und auf dem besten Weg, in unserer Domäne Marktführer bei KI zu werden.
Wir haben bereits KI-Produktfunktionen entwickelt, um den Kundennutzen deutlich zu erhöhen. Ein Beispiel ist das Angebot KI-gestützter Szenarienerkennung in der Toolchain für die datengetriebene Entwicklung. Durch die Teilnahme an Forschungsprojekten etwa im Bereich des KI-Data-Toolings stärken wir unsere Expertise weiter. Und das dSPACE Sensorfahrzeug mit hochpräzisen und zuverlässigen Referenzsensoren ermöglicht die Sammlung von Daten, die das Training und die Entwicklung von KI-Produktfunktionen ermöglichen.
Welche Aufgaben übernimmt dSPACE im nxtAIM-Projekt?
Sven Burdorf: dSPACE verantwortet im Projekt das Thema "Domain Transfer - using Generative AI to augment images & sequential data" . Darüber hinaus arbeiten wir bei der Datenkonsolidierung mit. Hier planen wir, Daten des dSPACE Sensorfahrzeugs für das Training des Automotive-Gen-KI-Grundmodells zu nutzen. Ein weiterer wichtiger Baustein unserer Arbeiten ist die Evaluierung der im Projekt entwickelten Modelle im Hinblick auf den Realismus und die Vielfalt der generierten Daten.
Inwiefern profitieren dSPACE Kunden?
Hitarth Bhatt: nxtAIM wird der Automobilindustrie ein spezifisches generatives KI-Grundlagenmodell bereitstellen. Wir bringen einerseits unser Know-how im Bereich Simulation und Validierung ein und wollen andererseits Expertise gewinnen, um noch mehr Gen-AI-Technologien in dSPACE Lösungen zu integrieren, damit wir unsere Kunden in Zukunft effizienter in ihren Entwicklungsprojekten unterstützen können.
Sven Burdorf
KI-Experte, koordinierte die dSPACE Aktivitäten im Projekt
Hitarth Bhatt
Strategic Project Manager, dSPACE