Welche Probleme haben Unternehmen bei der Prüfung komplexe, sicherheitskritische Systeme und wie hilft fortiss, diese Herausforderungen zu lösen?
Viele Unternehmen stehen vor realen Herausforderungen, wenn es darum geht, fortschrittliche, sicherheitskritische Systeme zu testen – von der zunehmenden Systemkomplexität bis hin zur Einhaltung strenger regulatorischer Anforderungen.
Häufig fehlen automatisierte Methoden oder skalierbare Werkzeuge, um Sicherheitstests effizient durchzuführen. Wir arbeiten eng mit unseren Partnern zusammen, um fortschrittliche, forschungsbasierte Lösungen in die Praxis umzusetzen. Dazu gehören die Bereitstellung automatisierter, szenariobasierter Testwerkzeuge, die Unterstützung bei architektonischen Entscheidungen sowie die Integration unserer Methoden in bestehende Entwicklungspipelines.
Zudem unterstützen wir Zertifizierungsprozesse und helfen bei der Sicherung öffentlicher Fördermittel, um Risiken und Kosten zu senken. Das Ergebnis ist ein reibungsloserer Weg zu sicheren, zertifizierbaren Produkten.
Welche Vorteile ergeben sich für Unternehmen, wenn sie ihre Sicherheitspraktiken an Industriestandards ausrichten – und wie hat fortiss seine Methoden in realen Projekten umgesetzt, um diese Vorteile nutzbar zu machen?
Die Ausrichtung von Sicherheitsgarantie-Praktiken an anerkannten Standards ermöglicht es Unternehmen, komplexe Systeme effizienter und mit höherer Zuverlässigkeit auf den Markt zu bringen. Sie stellt sicher, dass sicherheitskritische Funktionen die Zertifizierungsanforderungen erfüllen, während die Entwicklung agil und kosteneffizient bleibt.
Bei fortiss unterstützen wir dies, indem wir fundierte Forschung mit konkreten Anwendungen verknüpfen. So haben wir beispielsweise OpenSBT entwickelt – ein szenariobasiertes Testframework, das in Zusammenarbeit mit DENSO zur Evaluierung von Funktionen wie dem automatischen Notbremsen entstand. Seitdem wurde es erweitert, um weitere autonome Funktionen und Systeme wie Spurhalteassistenten und Drohnen abzudecken.
Dies ist eine von mehreren Methoden, mit denen wir unsere Partner dabei unterstützen, ihre Testprozesse zu skalieren und zugleich konform mit relevanten Sicherheitsstandards zu bleiben.
KI in Fahrzeugen wird zunehmend komplexer und entwickelt sich weiter. Wie stellt fortiss sicher, dass KI-Systeme in Fahrzeugen zuverlässig arbeiten und mit sich ändernden Zertifizierungsstandards Schritt halten?
Mit der zunehmenden Komplexität von KI-gesteuerten Fahrzeug-Systemen wird ihr Verhalten immer schwieriger vorherzusagen und mit herkömmlichen Testmethoden zu validieren. Bei fortiss gehen wir diese Herausforderung an, indem wir formale Verifikationstechniken mit automatisierten, szenariobasierten Tests kombinieren, um sicherheitskritische Komponenten kontinuierlich zu bewerten. Diese Kombination ermöglicht eine frühzeitige Erkennung potenzieller Probleme, selbst wenn sich die Systeme weiterentwickeln.
Durch die Ausrichtung unserer Methoden an Standards wie ISO 26262 stellen wir sicher, dass sie zertifizierungsbereit sind und in realen Entwicklungsszenarien anwendbar bleiben. Unser ultimatives Ziel ist es, vertrauenswürdige, evidenzbasierte Sicherheitsgarantien zu liefern, selbst innerhalb schnelllebiger, softwaregetriebener Entwicklungszyklen.
Wie stellt fortiss sicher, dass verschiedene Testwerkzeuge im Bereich des automatisierten Fahrens besser zusammenarbeiten, und wie profitieren Industriepartner davon?
Im Bereich des automatisierten Fahrens verlassen sich Unternehmen häufig auf mehrere Simulatoren, die oft nicht nahtlos miteinander interagieren, was zu inkonsistenten oder unzuverlässigen Testergebnissen führt. Wir gehen dieses Problem an, indem wir Methoden für Cross-Simulation und ensemblebasierte Tests entwickeln, die Simulatoren mit unterschiedlichen Detailgraden integrieren.
Diese Ansätze verbessern die Reproduzierbarkeit und Zuverlässigkeit der Testprozesse und ermöglichen eine reibungslosere Zusammenarbeit über verschiedene Werkzeuge und Plattformen hinweg. Letztendlich hilft dies unseren Partnern, zuverlässigere Systeme zu entwickeln und strenge Sicherheitsstandards einzuhalten, selbst in komplexen und vielfältigen Werkzeugketten.
Wie nutzt fortiss generative KI, um die Tests von autonomen Fahrzeugen zu verbessern?
Wir erforschen, wie generative KI, insbesondere Diffusionsmodelle, in der Echtzeitsimulation für Tests eingesetzt werden kann. Traditionell werden Diffusionsmodelle offline verwendet, um Trainingsdaten zu generieren. Bei fortiss gehen wir einen Schritt weiter: Wir kombinieren generative KI mit Wissen-Destillations-Techniken, um komplexe Fahrszenarien in Echtzeit zu simulieren.
Dies ermöglicht es, autonome Systeme unter einer Vielzahl realistischer Bedingungen schnell und effizient zu testen. Es steigert die Skalierbarkeit erheblich, da Unternehmen mehr Tests bereits früh in der Entwicklung in einer kontrollierten und wiederholbaren Umgebung durchführen können.
