Das Potenzial von KI
Neue Tools für revolutionäre Automobilsoftware
Die Software für die Automobilindustrie befindet sich im Wandel: Mit sich weiterentwickelnden Architekturen und steigenden Kundenerwartungen werden bisherige Werkzeuge und Methoden in Frage gestellt. Für das softwaredefinierte Fahrzeug besteht der dringende Bedarf für eine neue Generation von Tools.
In der Vergangenheit hat sich die Automobilindustrie an dem V-förmige Entwicklungsmodell orientiert. Dieses Modell beginnt einerseits mit den Kunden- oder OEM-Anforderungen und endet in Tests, die sicherstellen, dass diese Anforderungen auf der anderen Seite erfüllt werden. Traditionell wurde dieser Prozess manuell durchgeführt und umfasste umfangreiche Dokumentenprüfungen, um sicherzustellen, dass die Tests mit den Anforderungen übereinstimmen.
Die Rolle von KI
Mit dem Aufkommen von KI ändert sich dies jedoch. Large Language Models (LLMs) können die Dokumente nun lesen und verstehen und ihren Kontext erfassen. Indem die KI auf diese Anforderungen trainiert wird, kann sie die Lücke zwischen den Anforderungen des Kunden und dem Testprozess schließen. Dieser Ansatz rationalisiert nicht nur den Prozess, sondern gewährleistet auch ein höheres Maß an Genauigkeit.
Das ist ein Bereich, in dem KI bereits zu einem frühen Zeitpunkt im Entwicklungsprozess einen erheblichen Einfluss gewinnen kann. Durch das Verständnis spezifischer Anforderungen kann KI sicherstellen, dass die Software in jeder Phase des Entwicklungsprozesses den Anforderungen des Kunden entspricht. Dies beschleunigt die Markteinführung, da das Projekt zu jedem Zeitpunkt auf Kurs ist. Ohne KI-Rückverfolgbarkeit besteht das Risiko, dass Entwickler Software programmieren, die nicht ganz den Anforderungen entspricht, was zu zusätzlichem Zeitaufwand führen kann, um den Code mit den ursprünglichen Anforderungen in Einklang zu bringen.
Grenzen bisheriger Tools
Der herkömmliche Ansatz zur Aktualisierung von Embedded-Software in Fahrzeugen ist umständlich. So muss bei herkömmlichen Aktualisierungsmethoden die vorherige Version der Software vollständig gelöscht werden, um Platz für die neueste Version zu schaffen. Angesichts der Tatsache, dass moderne Fahrzeuge mehr als 100 Steuergeräte haben, ist diese Methode nicht nur problematisch, sondern auch zeit- und datenintensiv. Außerdem ist es schwierig, zu einer früheren Version zurückzukehren, wenn die neueste Software ein Problem im Fahrzeug verursacht.
Die Abhängigkeit der Industrie von Tools, die Embedded-Software-Images erstellen, stellt eine erhebliche Einschränkung dar. Es gibt jedoch neuere Technologien, die es ermöglichen, nur die geänderten Teile der Software zu aktualisieren. Dieser Ansatz erfordert zwar die Integration neuer Tools in den CI/CD-Prozess, bietet aber eine schnellere und agilere Möglichkeit zur Aktualisierung von Software.
Die Auto-Update-Technologie von Aurora Labs erstellt die kleinstmögliche Update-Datei, die in den nächsten freien Speicherplatz auf dem vorhandenen Flash-Speicher geschrieben wird, sodass die vorhandene Softwareversion nicht überschrieben werden muss und bei Bedarf ein sofortiges Rollback möglich ist. Durch den Einsatz von KI und fortschrittlichen Algorithmen sind die Aktualisierungsdateien sechsmal kleiner als bei alternativen Differenzialtechnologien, was sich direkt auf die Kosten für die Datenübertragung und den Cloud-Speicher auswirkt. Neben dem Bedarf an Remote-Software-Updates während des Kundendienstes lassen sich auch während der Produktentwicklungs- und Systemtestphasen (/Pilotfahrzeuge) große Zeit- und Ressourceneinsparungen erzielen.
Das transformative Potenzial der KI
Das Potenzial von KI für die Revolutionierung der Softwareentwicklung in der Automobilindustrie ist enorm. Für viele Entwickler ist KI mehr als nur ein Zusatz, sie ist ein integraler Bestandteil ihres Toolkits. Sie sehen Möglichkeiten, bei denen KI für die Entwicklung und das Testen von Code eingesetzt werden kann, und bringen neue Perspektiven und Methoden auf den Tisch.
Die Automobilindustrie steht an einem Scheideweg. Mit dem Aufkommen von softwaredefinierten Fahrzeugen reichen die Tools und Methoden, die bisher genutzt werden, möglicherweise nicht mehr aus. Der Einsatz neuer Tools wie beispielsweise von KI ist nicht nur vorteilhaft, sondern unerlässlich. In einem sich stetig entwickelnden Umfeld werden diejenigen, die offen für Innovationen sind, eine wegweisende Rolle spielen und die Zukunft der Softwareentwicklung in der Automobilindustrie mitgestalten.
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