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    Methoden zur Absicherung von KI-basierten Perzeptionsarchitekturen in autonomen Systemen
    Der Bedarf nach Automatisierung in komplexen Umgebungen und der damit verbundene Bedarf nach einer korrekten Umfeldwahrnehmung bring derzeitige Sicherheitskonzepte an ihre Grenzen. Der Einsatz von KI zur Erhöhung der Wahrnehmungsperformanz verstärkt hierbei diese Herausforderung noch durch die Einführung von zusätzlichen Arten an Unsicherheiten. In diesem Beitrag wird folglich die Möglichkeit zur Quantifizierung des durch funktionale Unzulänglichkeiten entstandenen Gefährdungsrisikos diskutiert und zusätzlich notwenige Absicherungsmaßnahmen aufgezeigt. Zudem wird in diesem Kontext der Einsatz von Simulationen als Mittel zur Erzeugung von Performanzevidenzen für KI-basierte Funktionen betrachtet.
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    Systematische Analyse von Einflussfaktoren auf die Sensorik bei der Umfelderkennung zur Bestimmung kritischer Situationen
    Die vorgeschlagene systematische Analyse basiert auf der Simulation von Signalpropagation durch eine logische Systemarchitektur für ein gegebenes Szenario zur Identifikation von Sensorik-Messwerten mit hohen Unsicherheitswerten. Sensorik-Messwerte mit hohen Unsicherheitswerten, welche für die definierte Funktionalitätrelevant sind, stellen kritische Situationen dar. Diese kritischen Situationen erfordern die Untersuchung möglicher (externer) Einflussfaktoren.