Entwicklung einer Methode zur Fehleranalyse von KI-basierten Fahrfunktionen

Forschungsthema/Bereich

Automatisiertes Fahren, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen

Typ der Abschlussarbeit

Bachelor / Master

Startzeitpunkt

-

Bewerbungsschluss

30.11.2026

Dauer der Arbeit

Nach Studienordnung

Beschreibung

In deiner Arbeit findest du heraus, wie und warum KI-basierte-Fahrfunktionen (Fokus: End-to-end Funktionen) versagen. Du trägst zusammen, welche Fehler aus der Forschung bekannt sind, und analysierst systematisch, welche Situationen innerhalb der Operational Design Domain (ODD) gefährlich werden. Eine Frage steht dabei im Mittelpunkt: Scheitert das Modell an etwas, das es aus dem Training kennt ("in-distribution errors"), oder an etwas völlig Neuem ("out-of-distribution-errors")?

Dafür nutzt du STPA, eine in der Industrie verbreitete Methode der Sicherheitsanalyse. In einer Masterarbeit lässt du zusätzlich State-of-the-art KI-Modelle im Simulator CARLA fahren und prüfst deine Analyse an den Fehlern, die sie dort tatsächlich machen.

Dein Ergebnis legt fest, was ein Sicherheitsmonitor für End-to-End-Fahrfunktionen erkennen muss, und fließt direkt in die Forschung am IPEK zum Runtime Monitoring und Runtime Risk-Assessment ein.

Aufgaben

- Einarbeitung in End-to-End-Fahrfunktionen und in die Sicherheit KI-basierter Systeme (SOTIF)

- Literaturrecherche zu Fehlermechanismen von E2E-Fahrfunktionen

- Aufbau der Steuerungsstruktur mit Runtime-Monitor; Ableitung von Verlusten, Gefährdungen und unsicheren Steuerungsaktionen für mehrere Szenariotypen

- Ableitung der Verlustszenarien mit den Fehlerklassen als Leitwörtern; Zuordnung von auslösenden Bedingungen, Mechanismen und Belegen

- Nur Masterarbeit: Fehleranalyse in CARLA auf Fail2Drive, Abgleich mit der STPA und ein qualitativer Ursache-Wirkungs-Graph

- Wissenschaftliche Ausarbeitung der Abschlussarbeit (Deutsch oder Englisch)

Das bieten wir

- Bearbeitung eines aktuellen und wissenschaftlich relevanten Themas im Bereich automatisiertes Fahren

- Enge fachliche Betreuung und methodische Unterstützung bei Versuchsplanung und Auswertung

- Zugriff auf bestehende Simulations- und GPU-Infrastruktur

- Tiefe Einblicke in moderne AD-Architekturen und Absicherungsstrategien

- Möglichkeit, fundierte Kompetenzen im Bereich Autonomes Fahren aufzubauen

- Option zur Weiterverwertung der Ergebnisse, beispielsweise in Form eines Fachbeitrags oder einer weiterführenden wissenschaftlichen Arbeit, abhängig von Qualität und Interesse

Beginn: Nach Absprache

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Voraussetzung

Voraussetzungen an Studierende

• - Studium im Bereich Maschinenbau, Mechatronik, Informatik, Wirtschaftsingenieurwesen oder einer vergleichbaren Fachrichtung
• - Überdurchschnittliche Studienleistungen
• - Interesse an autonomem Fahren, künstlicher Intelligenz und Softwarearchitekturen
• - Grundkenntnisse in KI, Machine Learning oder automatisierten Fahrsystemen von Vorteil
• - Bereitschaft, sich in wissenschaftliche Veröffentlichungen und technische Architekturen einzuarbeiten
• - Analytische und strukturierte Arbeitsweise
• - Gute Englischkenntnisse, da ein Großteil der Fachliteratur auf Englisch verfügbar ist

Studiengangsbereiche

• Ingenieurwissenschaften
  Informatik
  Maschinenbau
  Mechatronik & Informationstechnik
  Sonstige Studienbereiche
  Mobilität und Infrastruktur
  Mechanical Engineering
  Mobility Systems Engineering and Management
  Mechatronics and Information Technology
• Naturwissenschaften und Technik
  Computational and Data Sience
• Sonstiges z.B. Lehramt
  Informatik
  Naturwissenschaften und Technik
• Wirtschafts- und Rechtswissenschaften
  Wirtschaftsinformatik
  Wirtschaftsingenieurwesen
  Sonstige Studienbereiche

Betreuung

Titel, Vorname, Name

Anian Scheibel

Organisationseinheit

IPEK-Institut für Produktentwicklung

E-Mail Adresse

anian.scheibel@kit.edu

Link zur eigenen Homepage/Personenseite

Website

Bewerbung per E-Mail

Bewerbungsunterlagen

• Lebenslauf
• Notenauszug

E-Mail Adresse für die Bewerbung
Senden Sie die oben genannten Bewerbungsunterlagen bitte per Mail an anian.scheibel@kit.edu


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