AI Engineering als Enabler für eine fundierte Sicherheitsargumentation über den gesamten Lebenszyklus einer KI-Funktion.
Für mehr Sicherheit beim automatisierten Fahren
Das Forschungsprojekt Safe AI Engineering ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zu einem allgemein akzeptierten und praxistauglichen Sicherheitsnachweis für KI-Funktionen, der für die Homologation herangezogen werden kann und damit freigaberelevant ist.
Ziel ist es, eine gesamtheitliche Methodik zur Absicherung von sicherheitskritischen KI-Funktionen im automatisierten Fahren zu entwickeln – von der Planung über Entwicklung, Tests, Anwendung und Monitoring bis hin zur kontinuierlichen Verbesserung. Im Mittelpunkt des Forschungsprojektes stehen mehr Sicherheit und eine bessere Integration der KI-Eigenschaften.
Safety Rope

Wie bei einem Sicherungsseil zeichnet sich eine zuverlässige Sicherheitsargumentation dadurch aus, dass konsistent verschiedene Aspekte miteinander verwoben werden. Diese Aspekte – abgebildet durch die Teilprojekte des Vorhabens – zu einem robusten Gefüge zu verseilen, geschieht durch die sogenannte Orchestrierung, die ähnlich zu einer Flechtmaschine die Fäden zu einem sicheren Seil schlägt.
Auf diese Weise schafft Safe AI Engineering die Basis zu einer AI Engineering Methode, die die Grundlage für einen im Markt allgemein akzeptierten, praxistauglichen Nachweis sicherheitskritischer KI schafft.
Für mehr Sicherheit beim automatisierten Fahren
Das Forschungsprojekt Safe AI Engineering ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zu einem allgemein akzeptierten und praxistauglichen Sicherheitsnachweis für KI-Funktionen, der für die Homologation herangezogen werden kann und damit freigaberelevant ist.
Ziel ist es, eine gesamtheitliche Methodik zur Absicherung von sicherheitskritischen KI-Funktionen im automatisierten Fahren zu entwickeln – von der Planung über Entwicklung, Tests, Anwendung und Monitoring bis hin zur kontinuierlichen Verbesserung. Im Mittelpunkt des Forschungsprojektes stehen mehr Sicherheit und eine bessere Integration der KI- Eigenschaften.
Safety Rope

Wie bei einem Sicherungsseil zeichnet sich ein zuverlässiges Sicherheitsargument dadurch aus, dass konsistent verschiedene Aspekte miteinander verwoben werden. Diese Aspekte – abgebildet durch die Teilaspekte des Projektes – zu einem robusten Gefüge zu verseilen, geschieht durch die sogenannte Orchestrierung, die ähnlich zu einer Flechtmaschine die Fäden zu einem sicheren Seil schlägt.
Auf diese Weise schafft Safe AI Engineering die Basis zu einer AI Engineering Methode, die die Grundlage für einen im Markt allgemein akzeptierten, praxistauglichen Sicherheitsnachweis sicherheitskritischer KI schafft.
Mehr erfahren
PROJEKT
Neue Ansätze für die sichere Nutzung von KI im automatisierten Fahren
Weitere Informationen
KONZEPT
Entwicklung einer Methodik zur ganzheitlichen Absicherung von KI-Funktionen
Weitere Informationen
PUBLIKATIONEN
Veröffentlichungen, Forschungsergebnisse und Videos aus dem Projekt
Weitere Informationen
Aktuelle News zum Projekt
Zahlen & Fakten
Projektbudget
34,5 Mio. €
Konsortialleitung
Dr. Ulrich Wurstbauer
Luxoft GmbH
Prof. Dr. Frank Köster
DLR
Konsortium
23 Partner
Fördervolumen
17,2 Mio. €
Laufzeit
36 Monate
März 2025 – Februar 2028
Projektkonsortium






















