Mit der Zertifizierung für das Kerngeschäftsfeld – der Erbringung von Engineering-Dienstleistungen für die Entwicklung von Embedded Software – weist ITPower Solutions nach, dass die seit Jahren bestehenden Qualitätskriterien in allen Projektphasen normkonform und damit für den Kunden nachvollziehbar und zuverlässig sind.

„ITPower Solutions unterstreicht damit seinen Anspruch als Spezialist im Bereich der Qualitätssicherung von Embedded Software, unseren Kunden Services von exzellenter Qualität zu liefern. Uns war es wichtig zu zeigen, dass die Qualität unserer Arbeitsergebnisse nachweislich durch die Qualität unserer Prozesse getragen wird. Aus diesem Grund haben wir uns entschieden, unsere Aktivitäten in ein professionelles Qualitätsmanagementsystem nach ISO 9001 zu überführen und durch die akkreditierte Prüfgesellschaft PÜG GmbH zertifizieren zu lassen,“ sagt Dr. Sadegh Sadeghipour, Geschäftsführer von ITPower Solutions, anlässlich der erfolgreichen Zertifizierung.

Das Forschungsprojekt wird durch einen Projektverbund mit insgesamt fünf Partnern durchgeführt. Neben der ITPower Solutions GmbH sind das Fraunhofer Institut für Offene Kommunikationssysteme FOKUS, die Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, die Thales Deutschland GmbH und die neurocat GmbH an der Projektdurchführung beteiligt. Träger des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie im Rahmen der Förderrichtlinie „Neue Fahrzeug- und Systemtechnologien“  finanzierten Projektes ist der TÜV-Rheinland.

Motiviert wurde das Forschungsvorhaben durch die zu erwartende Verbreitung von KI-Lösungen und Machine Learning (ML) in der Bahntechnik. Der Einsatz solcher Technologien wird nicht nur auf Komfortfunktionen beschränkt bleiben, sondern immer stärker in sicherheitskritische Bereiche hineindrängen. Es existieren jedoch keine industrietauglichen Methoden und Werkzeuge zur Gewährleistung der funktionalen Sicherheit von KI-Systemen in der Bahntechnik.

Eine zentrale Herausforderung sind dabei die neuen Eigenschaften von Software für KI-Anwendungen. Durch den Einsatz von Machine Learning entstehen Softwareprodukte, die wesentlich dynamischer sind als die fest codierten Algorithmen klassischer Software. Das Verhalten solcher Systeme ist oft nicht transparent nachvollziehbar und lässt sich schlecht vorhersagen.

Die von den Partnern erwarteten Projektergebnisse lassen sich in drei Punkten zusammenfassen. In einem ersten Schritt werden Methoden und Techniken für die Verifikation und Validierung von KI-Systemen entwickelt. In einem weiteren Schritt wird durch die Entwicklung der KI-LOK Methodik ein Gerüst bereitgestellt, das entsprechende Werkzeuge und Prozesse zusammenfasst. Im dritten Schritt wird eine KI-LOK Demonstrator-Plattform entwickelt, die den Nutzen der entwickelten Techniken aufzeigt und bewertet.

Das Projekt startet am 01. April 2021 und läuft über einen Zeitraum von drei Jahren.

Die weiteren Projektpartner sind das Zentrum für eingebettete Systeme e.V. ZeSys und das Institut für Biochemie und Biologie der Universität Potsdam. Das Projekt wird vom AiF Projekt GmbH getragen und durch das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert.

Konkret sollen im PoC4Vet-Projekt Leptospira-Bakterien identifiziert werden. Diese Bakterien sind Auslöser der Infektionskrankheit Leptospirose, die häufig bei Hunden vorkommt. Die Diagnose des Erregers erfolgt bisher nur in spezialisierten Laboren. Im Rahmen des Projekts wird in einem zweistufigen Verfahren zunächst der Erreger durch spezifische Antikörper nachgewiesen. Dabei werden die optischen Eigenschaften von fluoreszenzmarkierten Antikörpern genutzt, die mithilfe eines Detektors erkannt werden. Anschließend wird der Erreger auf mögliche Resistenzen gegen Antibiotika untersucht.

Die geplante Lösung wird als mobiles Diagnostikgerät realisiert. Die Steuerung des Gesamtsystems erfolgt durch ein Softwaremodul, das eine automatisierte Diagnose ermöglichen soll.

Das Projekt startete am 01. März 2021 läuft über einen Zeitraum von zwei Jahren.