Welche Bausteine braucht ein Daten- und Dienste-Ökosystem für KI-Anwendungen im Automobilbereich? Und wie lässt sich die offene IT-Infrastruktur Gaia-X als Grundlage dafür nutzen? An den Antworten auf diese Fragen hat das Projekt Gaia-X 4 KI die letzten drei Jahre geforscht. Dabei haben die 13 beteiligten Forschungseinrichtungen und Industrieunternehmen einen prototypischen Datenraum aufgebaut und diesen in den Bereichen Produktion und automatisiertes vernetztes Fahren erprobt. Geleitet vom Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) und gefördert vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) ist es das erste Projekt in der Projektfamilie Gaia-X 4 Future Mobility, das seine Ergebnisse präsentiert.
Projektkoordinator Dr. Sascha Knake-Langhorst vom DLR-Institut für Verkehrssystemtechnik fasst zusammen: „Nur mit einer Infrastruktur, die uns den schnellen und sicheren Austausch von Daten erlaubt, können wir effektiv Künstliche Intelligenz im Automobilbereich anwenden. Wir haben mit unserem Projekt gezeigt, dass Gaia-X als dezentrale Dateninfrastruktur mit seinen offenen, transparenten und sicheren Schnittstellen und Standards die passende Basis für ein breites Spektrum an Anwendungen bieten kann.“
Zu Beginn des Projekts identifizierten die Forschenden die technischen und methodischen Bausteine, die sie für eine prototypische Datenraumlösung benötigten. Auf technischer Ebene entschieden sie sich dafür, die Bausteine der EDC (Eclipse Dataspace Components) zu nutzen. Auf dieser Basis hat das Konsortium unterschiedliche prototypische Datenraumlösungen erforscht und entwickelt. Deren praktische Erprobung erfolgte anhand von neun unterschiedlichen Anwendungsfällen aus den Bereichen Produktion und dem automatisierten vernetzten Fahren.
Bei der Datenübertragung in der Automobilproduktion spielt besonders die Sicherheit der Daten eine große Rolle. Dies gilt sowohl über Firmengrenzen hinweg, als auch innerhalb von multinationalen Konzernen. Die Forschenden untersuchten daher unter anderem die Übermittlung von sensiblen Produktionsdaten aus der Fertigung an Partnerfirmen, die damit KI-Algorithmen für die Qualitätskontrolle trainieren. Als Ergebnis konnten sie feststellen, dass sich ein Gaia-X-basiertes Ökosystem aufgrund der gemeinsamen Vertrauensbasis gut dafür eignet und damit neue Optimierungsmöglichkeiten in der Fertigung erschließt. Sie identifizierten darüber hinaus weitere Stärken, wie den Geschwindigkeitsvorteil durch die Schließung digitaler Verträge und das leichtere Finden von Unterauftragnehmern oder Kunden in einem gemeinsamen Datenraum.
Für KI-Anwendungen beim automatisierten und vernetzten Fahren ist die Übertragung großer Datenmengen eine alltägliche Herausforderung. Beispielsweise verwenden Entwickler automatisierter Fahrfunktionen Kameradaten für das Trainieren von KI-Algorithmen, welche zur Sicherstellung des Datenschutzes anonymisiert werden müssen. Im Projekt Gaia-X 4 KI haben die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler erprobt, wie ein schneller und vertrauenswürdiger Austausch große Datenmengen zwischen verschiedenen Unternehmen auf Basis von Gaia-X durchgeführt werden kann. Ein weiterer relevanter Anwendungsfall im laufenden Betrieb von automatisierten, vernetzten Fahrzeugen ist das Streaming von Daten. So kann unter anderem die Funktionsfähigkeit automatisierter Fahrzeuge, wie Shuttles, überwacht werden. Entsprechende Ergebnisse haben die Forschenden in der ATZelektronik (5/2024) detaillierter erläutert. Auch das Thema Cyber Security gewinnt an Bedeutung, da die stetig steigende Zahl automatisierter Fahrzeuge gegen entsprechende Angriffe abgesichert werden muss. Für beide Anforderungen konnte das Projekt erste prototypische Lösungen auf Basis der EDC entwickeln.
Schon während der Projektlaufzeit gab Gaia-X 4 KI seine Erkenntnisse über den Aufbau einer Gaia-X basierten Infrastruktur an die fünf Schwestervorhaben der Projektfamilie Gaia-X 4 Future Mobility weiter. Zum Beispiel orientierten sich diese an dem frühen Aufbau von einfachen Demonstratoren (sogenannte Minimal Examples) und setzten zum Teil ebenfalls auf die Eclipse Dataspace Components. Ebenso konnten Kernkomponenten der Datenraumlösung und technische Lösungen durch die anderen Projekte aufgegriffen werden. Dies förderte den kontinuierlichen Austausch und beschleunigte die Arbeit in allen Projekten. Auch die Forschung von Gaia-X 4 KI zum rechtlich-regulatorischen Rahmen eines Daten- und Dienste-Ökosystems dient als projektübergreifende Basis. Die noch laufenden Projekte der Projektfamilie werden indes die Arbeit an den jeweiligen Forschungsschwerpunkten noch bis in das Jahr 2025 fortsetzen.
Weiterführende Informationen finden Sie im veröffentlichen Whitepaper hier: https://gaia-x4ki.eu/download/Gaia-x%204%20KI_Whitepaper_final.pdf
Zu den einzelnen Anwendungsfällen sind auch Videos auf der Homepage verfügbar: https://gaia-x4ki.eu/de/Demo
