08.10.2018

MS Wissenschaft: Arbeitswelten der Zukunft

Automotive Software Systems Engineering stellt Autonomes Fahren vor

Wissenschaft zum Anfassen, Ausprobieren und Mitmachen - das ist die MS Wissenschaft. Das Ausstellungsschiff tourt in den Sommermonaten durch Deutschland und Österreich und zeigt aktuelle Forschungsarbeiten zu gesellschaftlich relevanten Themen. In 40 Städten tauchen Besucherinnen und Besucher auf dem schwimmenden Science Center in die spannende Welt der Forschung ein. 

Die Ausstellung 2018 beschäftigt sich mit den Arbeitswelten der Zukunft, wie neue Technologien das Arbeitsleben verändern und auch verbessern. Die TH Nürnberg beteiligte sich mit einem interessanten Exponat, das die Auswirkungen neuer Technologien auf die verschiedenen Sektoren der Arbeitswelt näher beleuchtet.

Technische Innovationen beeinflussen die Arbeitswelten der Zukunft auf unterschiedliche Weise. Mit dem Exponat der TH Nürnberg konnten die Besucherinnen und Besucher herausfinden, wie groß die Auswirkungen auf die verschiedenen Bereiche sind. Die Arbeitsgruppe „Automotive Software Systems Engineering“ der Fakultät Informatik unter Leitung von Prof. Dr. Ramin Tavakoli Kolagari stellte dabei Konzepte zum autonomen Fahren vor und zeigte anhand eines Modellfahrzeugs, wie die Zukunft auf unseren Straßen aussehen könnte.

Jeden Tag sind Millionen Fahrzeuge auf den Straßen unterwegs, die Menschen fahren zur Arbeit und wieder nach Hause, eine tote Zeit. Doch was wäre, wenn sie diese Zeit sinnvoll nutzen könnten? Zeitung lesen, E-Mails beantworten oder einfach die Augen schließen um für einen kurzen Moment zu relaxen. Durch das autonome Fahren kann dies schon bald Realität werden - eine andere Ära des Autofahrens wird dann beginnen. Autonom gesteuerte Fahrsysteme werden dann umfassend vernetzt interagieren.

In der Forschung der TH Nürnberg zum autonomen Fahren steht die Software-Sicherheit für das autonome und vernetzte Fahren im Fokus. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler arbeiten interdisziplinär zusammen, mit dabei sind u.a. Ingenieurinnen und Ingenieure, Juristinnen und Juristen, Technikethikerinnen und -ethiker.

Die sogenannte Car2X-Kommunikation ermöglicht es, Daten wie Gefahrenquellen, Hindernisse, Verkehrsfluss oder den allgemeinen Fahrzeugstatus, mit anderen Verkehrsteilnehmern und der Infrastruktur auszutauschen. 

Ein weiterer Schwerpunkt des Forschungsteams ist die Erstellung sicherer (safe & secure) Fahrzeug-Softwarearchitekturen durch eine Erweiterung der EAST-ADL. Die „Electronics Architecture and Software Technology - Architecture Description Language“ ist in der Automobilindustrie eine Modellierungssprache. 

Machine Learning befindet sich derzeit in einer Phase der Hochkonjunktur. Die Technik hat bereits in vielen Bereichen Einzug gehalten und wird auch in Zukunft eine wichtige Rolle in der IT-Welt spielen. Auch das hoch-autonome Fahren ist stark von Machine Learning abhängig. Beim Zusammenspiel unzähliger Sensoren, Aktoren und einer Großzahl kleiner Hardware- und Software-Komponenten wird Machine Learning genutzt, um die Signale auszuwerten und entsprechende Reaktionen einzuleiten. 

So werden beispielsweise Fußgänger, Verkehrsschilder und andere Autos auf Kameraaufnahmen erkannt und die Route entsprechend angepasst oder eine Bremsung durchgeführt. Anders als bei den meisten Anwendungen mit künstlicher Intelligenz kann ein Versagen der Machine Learning-Komponenten im Fahrzeug das Leben von Menschen gefährden. Daher ist es besonders wichtig, diese Komponenten vor Angriffen zu schützen.

Weiterführende Informationen finden Sie auch auf der Homepage der Arbeitsgruppe: http://www.in.th-nuernberg.de/as2e