In nahezu allen modernen Fahrzeugen sind KI-basierte Systeme bereits verbaut. Beispiele sind die Spracherkennung, Sensoren zur Detektion der Augen- und Körperbewegungen oder Assistenzsysteme wie die Verkehrszeichenerkennung. Bisher werden zahlreiche sicherheitsrelevante Funktionen in Fahrzeugen mit Hilfe regelbasierter Software realisiert.
Beim hochautomatisierten Fahren setzt die Industrie zunehmend auf Techniken aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz, wie zum Beispiel Machine Learning oder Deep Learning. Eine der zentralen Herausforderungen für das Typgenehmigungsverfahren sowie die Periodische Fahrzeugüberwachung besteht darin, dass die bisher bestehenden und seit Jahrzehnten etablierten Absicherungsprozesse der Fahrzeugbewertung sich nicht ohne Weiteres auf maschinelle Lernverfahren übertragen lassen. Aus Sicht des TÜV-Verbands sind daher neue Vorschriften notwendig, die höhere Anforderungen an die Verlässlichkeit der Systeme zur Umgebungsdetektion und zum automatisierten Fahren ab Level 3 SAE stellen.
Für die Sicherheitsprüfungen KI-basierter Fahrzeugsystemen haben wir fünf Handlungsfelder identifiziert:
- Verlässlichkeit der Fahrzeugsysteme sicherstellen
- Qualitätsstandards der verwendeten Trainingsdaten gewährleisten
- Normierung und Standardisierung zur KI-Überprüfung entwickeln
- KI-Anwendungen vor Inbetriebnahme und über den gesamten Lebenszyklus prüfen
- Rechte an, Zugriff auf und Nutzung von Mobilitätsdaten von Kraftfahrzeugen klären
Die ausführlichen Empfehlungen finden Sie im nebenstehendem Positionspapier.
