Projektbeschreibung
Continuous Engineering für eine neue Generation komplexer, intelligenter Robotertechnik
Neue Anwendungen werden heutzutage immer mehr auf Grundlage komplexer autonomer Systeme entwickelt, die von künstlicher Intelligenz angetrieben werden. Da intelligente Roboter immer häufiger die Rolle des Menschen bei komplizierten oder gefährlichen Aufgaben auf der Straße, in der Industrie oder in Krankenhäusern übernehmen, bereiten ihre Sicherheit, Autonomie und Zuverlässigkeit Sorgen. Das liegt an der zunehmenden Komplexität der Einsätze, besonders jener mit lernfähigen Systemen, die sich nicht leicht durch Continuous Engineering (DevOps) nachverfolgen lassen. Das EU-finanzierte Projekt FOCETA wird das Fundament des Continuous Engineering für vertrauenswürdige, lernfähige, autonome Systeme weiterentwickeln durch die Integration datengestützter und modellbasierter Ingenieurtechnik. Ein neues System, das auf quelloffenen Instrumenten mit Standards für den offenen Datenaustausch beruht, wird anhand der anspruchsvollsten Anwendungen wie beim automatisierten Fahren in Städten und in intelligenten medizinischen Geräten demonstriert werden, um die Umsetzbarkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit nachzuweisen.
Ziel
Ubiquitous AI will soon allow complex systems to drive on our roads, fly over our heads, move alongside us during our daily lives & work in our factories. In spite of this disruptive landscape, deployment and broader adoption of learned-enabled autonomous systems in safety-critical scenarios remains challenging. Continuous engineering (DevOps) can mediate problems when encountering new scenarios throughout the product life cycle. However, the technical foundations and assumptions on which traditional safety engineering principles rely do not extend to learning-enabled autonomous systems engineered under continuous development.
FOCETA gathers prominent academic groups & leading industrial partners to develop foundations for continuous engineering of trustworthy learning-enabled autonomous systems. The targeted scientific breakthrough lies within the convergence of “data-driven” and “model-based” engineering, where this convergence is further complicated by the need to apply verification and validation incrementally & avoid complete re-verification & re-validation efforts.
FOCETA’s paradigm is built on three scientific pillars: (1) integration of learning-enabled components & model-based components via a contract-based methodology which allows incremental modification of systems including threat models for cyber-security, (2) adaptation of verification techniques applied during model-driven design to learning components in order to enable unbiased decision making, & finally, (3) incremental synthesis techniques unifying both the enforcement of safety & security-critical properties as well as the optimization of performance.
FOCETA approach, implemented in open source tools & with open data exchange standards, will be applied to the most demanding & challenging applications such as urban driving automation & intelligent medical devices, to demonstrate its viability, scalability & robustness, while addressing European industry cutting-edge technology needs.
Wissenschaftliches Gebiet
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenUnterauftrag
H2020-ICT-2020-1
Finanzierungsplan
RIA - Research and Innovation actionKoordinator
38058 Grenoble
Frankreich