Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS

Philipp Schleiß

»Systems Safety Engineering« am Fraunhofer IKS

Nach erfolgreichem Abschluss des Master-Studiums der Wirtschaftsinformatik an der Technischen Universität München ist Philipp Schleiß am Fraunhofer IKS seit 2013 in diversen Forschungs- und Industrieprojekten involviert. Sein Themenschwerpunkt liegt auf der Erforschung von Methoden zur Absicherung von komplexen unsicherheitsbelasteten Systemen und der Gewährleistung von Echtzeiteigenschaften.

Lassen sich Unsicherheiten bei der Umfeldwahrnehmung quantifizieren?

Autonomes Fahren basiert auf verlässlicher Umfelderkennung. Wenn hier Fehler passieren, kann es schnell zu lebensbedrohlichen Situationen kommen. Das muss verhindert werden, aber ein Restrisiko bleibt. Erst wenn sich dieses exakt bestimmen lässt, wird es berechenbar und man kann entscheiden, ob man es eingehen will oder nicht.

Umfeldwahrnehmung

Publikationen

Philipp Schleiß ist Autor zahlreicher wissenschaftlicher Veröffentlichungen. Einen Überblick finden Sie hier:

Übersicht in der Fraunhofer Publica
Übersicht auf Google Scholar
Towards the Quantitative Verification of Deep Learning for Safe Perception
Towards Continuous Safety Assurance for Autonomous Systems

Veranstaltungen

Veranstaltungen, auf denen Philipp Schleiß Vorträge hält/gehalten hat:

Co-organisator des DREAMS Workshops – Dynamic Risk managEment for AutonoMous Systems (DREAMS) – im Rahmen der European Dependable Computing Conference (EDCC)
Solution Days 2020
Vortrag »Neue Ansätze für die Absicherung leistungsfähiger KI-basierter Fahrzeuge«
Safe.tech 2020
Vortrag »Systematische Analyse von Einflussfaktoren auf die Sensorik bei der Umfelderkennung zur Bestimmung kritischer Situationen«
ESE Kongress 2020
Vortrag »Wie kompatibel sind Künstliche Intelligenz und Sicherheit? Absicherung von KI-basierten Perzeptionsarchitekturen in autonomen Systemen«

Safety Engineering

Philipp Schleiß forscht an der immer komplexer werdenden Elektonik im Automobil -und Industiesektor. Safety Engineering sorgt dafür, die Sicherheit von Systemen zu gewährleisten und zu verbessern.

Safety Engineering

Mitgliedschaften

AUTOSAR – Working group of Safety (WG-SAF) und »Application Interfaces (AIF)«

Projekte von Philipp Schleiß

Auf unserer Homepage finden Sie zahlreiche Projekte unserer Kolleginnen und Kollegen rund um die Forschungsthemen des Fraunhofer IKS. Hier sind die Projekte von Philipp Schleiß:

safe.trAIn: Sichere KI für fahrerlose Züge

Im Projekt safe.trAIn arbeiten 17 Partner daran, die Grundlagen für den sicheren Einsatz von KI für fahrerlose Schienenfahrzeuge zu schaffen, um den Bahnverkehr effizienter und nachhaltiger zu gestalten. Der Fokus des Fraunhofer IKS liegt dabei insbesondere auf dem Sicherheitsnachweis für KI-Funktionen, der Robustheit von KI und der Operational Design Domain (ODD).

safe.trAIn

KI-Absicherung: Sichere KI für autonomes Fahren

Das Projekt »KI-Absicherung«, eine Initiative des Verbandes der Deutschen Automobilindustrie (VDA), hat sich das Ziel gesetzt, die Sicherheit von KI-Systemen im Auto nachweisbar zu machen. Hierfür erarbeiten die Projektpartner eine stringente und nachweisbare Argumentationskette für die Absicherung von KI-Funktionen in hochautomatisierten Fahrzeugen.

KI-Absicherung

System Health Monitoring für autonome Systeme

Im Rahmen der internationalen Entwicklungspartnerschaft AUTomotive Open System ARchitecture (AUTOSAR) forscht das Fraunhofer IKS gemeinsam mit anderen Mitgliedern an der Erarbeitung eines System Health Managements für Fahrzeugsysteme.

System Health Monitoring

Adaptive Software-Architektur für Fahrzeuge

Im von der Europäischen Union geförderten Projekt SafeAdapt überarbeiten 9 Partner aus sechs Ländern die E/E-Architektur in Fahrzeugen. Dadurch soll die Komplexität auf das notwendige Maß reduziert sowie Kosten- und Energieeffizienz erhöht werden.

safeAdapt

Mehr von Philipp Schleiß und seiner Abteilung

Auf den folgenden Seiten erfahren Sie mehr über die Arbeit und die Angebote von Philipp Schleiß und seiner Abteilung »Systems Safety Engineering«:

Safety Assurance

Safety Assurance bezeichnet den Prozess, die Sicherheit eines Systems umfassend nachzuweisen. Dabei stellt sich zunächst die Frage: Wann ist ein System oder eine Künstliche Intelligenz sicher genug? Welche Anforderungen muss das System erfüllen und wie kann die Erfüllung dieser Anforderungen nachgewiesen werden? Daran forscht das Fraunhofer IKS. Außerdem arbeiten wir an Safety Cases, um die Sicherheit des Gesamtsystems nachweisen zu können.

Safety Assurance

Ausfallsichere Embedded Systems

Das Fraunhofer IKS entwickelt ausfallsichere Embedded Systems. Denn Software-Architekturen beispielsweise für das autonome Fahrzeug oder in Produktionsanlagen dürfen sich nicht einfach abschalten, sondern müssen weiter funktionieren. Embedded Systems und darin enthaltene, wichtige Funktionen müssen daher stets zuverlässig ihren Dienst verrichten.

Embedded Systems

Safety-Architekturen für KI-basierte Systeme

Das Fraunhofer IKS bietet eine umfassende Safety-Architektur für Künstliche Intelligenz. Ziel ist es, trotz erwartet oder unerwartet auftretender Ereignisse jederzeit die Safety eines Systems zu gewährleiten. Das bedeutet, dass ein System immer in einen sicheren Zustand wechseln kann, ohne es stoppen oder abschalten zu müssen. Dafür arbeitet das Fraunhofer IKS an Methoden zur automatisierten Absicherung von Künstlicher Intelligenz (KI) und autonomen Systemen.

Safety-Architekturen