TÜV für künstliche Intelligenz

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und TÜV SÜD starten eine Kooperation, um Systeme mit Künstlicher Intelligenz (KI) zu zertifizieren und um einen ‚TÜV für Algorithmen‘ zu entwickeln.


Dazu wollen die Experten das Lernverhalten der KI-Systeme erforschen, um deren Reaktionen kontrollieren zu können. Kernstück ist die Entwicklung einer offenen Plattform für OEMs, Zulieferer und Technologieunternehmen. Die digitale Plattform mit dem Namen ‚Genesis‘ soll Module Künstlicher Intelligenz validieren und damit die Grundlagen für Zertifizierungen schaffen.

Situationen sicher meistern

KI-Systeme finden immer mehr Eingang in die Elektronik autonomer Fahrzeuge, um die große Zahl möglicher Verkehrssituationen – TÜV-Süd-Fachleute schätzen 100 Millionen Situationen pro vollautomatisierter Fahrfunktion – sicher meistern zu können. Solche Systeme reagieren nicht deterministisch und damit nicht exakt vorhersehbar. Sie lernen vielmehr aus dem Verkehrsgeschehen (Deep Learning) und ziehen eigene Rückschlüsse für die richtige Reaktion – treffen also autonome Entscheidungen. Damit die stets im Sinne der Verkehrssicherheit ausfallen, wird der TÜV Süd die zugrunde liegenden Algorithmen validieren und zertifizieren. „Bisher weiß man nur sehr wenig darüber, wie KI-Systeme genau lernen. Wir leisten hier Pionierarbeit“, sagt Dr. Houssem Abdellatif, Global Head Autonomous Driving bei TÜV Süd. Anwender der neuen Genesis-Plattform sollen zukünftig ihre Daten und Module hochladen können und nach einer Prüfung ein entsprechendes TÜV Süd-Zertifikat für die funktionale Sicherheit erhalten.

Wie ein Fahrschüler

Wie schwierig es ist, Methoden für die Sicherheit von Systemen mit Künstlicher Intelligenz zu entwickeln, liegt auf der Hand. Denn die KI-Systeme ziehen ihre eigenen Schlüsse aus den vorhandenen Daten und lernen beim Trainieren von Verkehrssituationen jedes Mal neu dazu – vergleichbar einem Fahrschüler. Die Sicherheit, dass das Fahrzeug richtig reagiert, wird dadurch kontinuierlich höher. Das Erlernte kann dann in einer Prüfung, ähnlich wie bei der theoretischen Führerscheinprüfung, abgefragt werden. „Bisherige Ergebnisse, die mit der Deep-Learning-Methode erreicht wurden, zeigen verblüffend gute Ergebnisse in der Praxis – allerdings weiß bisher niemand genau, was dort eigentlich geschieht. Das werden wir nun gemeinsam erforschen“, sagt Abdellatif.

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