„Wir setzen Data Science ein, um die Crashbilder automatisch zu klassifizieren und erleichtern somit den Ingenieurinnen und Ingenieuren die tägliche Arbeit. Der Algorithmus erkennt die Bildinhalte und sortiert sie in definierte Kategorien bestehend aus einzelnen Fahrzeugmodulen“, erklärt Felix. „Dabei verwenden wir eine eigens entwickelte KI in Form eines neuronalen Netzes, welches mit bestehenden Bildern aus Crashversuchen antrainiert wird. Somit können PSW-fremde Schnittstellen umgangen und die KI risikobewusst und Compliance-konform implementiert werden.“
Durch den Einsatz von KI schafft das Team Freiraum im Alltag, wie Nijaz Dizdarevic, Leiter Entwicklung Gesamtfahrzeug Crash/Seitenschutz erläutert: „Durch die automatische Standardisierung unserer verfügbaren Daten gewinnen wir Kapazitäten für die weiteren Entwicklungsschritte in der Fahrzeugsicherheit und arbeiten noch effizienter.“
Felix und Nijaz sehen noch viel Potenzial im weiteren Einsatz von Data Science in der Fahrzeugentwicklung. „Es existieren zahlreiche weitere Teilprozesse, die automatisiert werden können, und ich führe stetig Diskussion mit interessierten Teammitgliedern über potenzielle zukünftige Schritte. Beispielsweise ergab sich aus der Diskussion mit einem Kollegen die Idee mittels Natural Language Processing, einem Anwendungsgebiet von Data Science, einen Teil des Anforderungsmanagements zu automatisieren.“, berichtet Felix. „Gerade weil Fahrzeuge immer vernetzter und digitaler werden, wachsen die verfügbaren Datenmengen enorm an. Data Science kann sowohl in der Unfallprävention als auch in der Schadensreduktion im Falle eines Unfalls eingesetzt werden und wir werden diese technologischen Chancen bei PSW auf jeden Fall im Auge behalten“, schließt Nijaz.
