KITT

KITT – Künstliche Intelligenz zur Verbesserung der Sicherheit von Tunneln und Tunnelleitzentralen
Ob durch Berge, Flüsse oder Meere – allein in Deutschland führt der Verkehr durch mehr als 420 Straßentunnel. Sie verbinden Länder und ermöglichen eine Erreichbarkeit ohne beschwerliche Umwege. Mit zunehmendem Verkehr und steigender Digitalisierung innerhalb moderner Fahrzeuge ändern sich auch die Anforderungen an die Sicherheit für Straßentunnel. Neue Technologien wie die Weiterentwicklung des vernetzten und autonomen Fahrens erfordern eine weitreichendere Auswertung von Daten. In Bezug auf die Tunnelsicherheit ergeben sich hieraus zahlreiche neue Chancen, aber auch Risiken.
Ziele und Vorgehen
KITT steht für „Künstliche Intelligenz zur Verbesserung der Sicherheit von Tunneln und Tunnelleitzentralen“. Die zivile Sicherheit in Straßentunneln basiert auf einem Überwachungs- und Steuerungssystem durch Tunnelleitzentralen sowie den dazu notwendigen Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT). Im Projekt KITT haben sich die Nachbarländer Deutschland und Österreich zusammengeschlossen, um Tunnel im Zuge der komplexer werdenden Anforderungen an die Tunnel- und IT-Sicherheit mit dem Potenzial der Künstlichen Intelligenz (KI) besser und innovativer zu schützen. Umfangreiche Datenmengen sollen mit Hilfe von KI in Echtzeit ausgewertet werden. Da die KI den menschlichen Operator in der Tunnelleitzentrale nicht ersetzen, sondern unterstützen soll, kommt eine schwache Künstliche Intelligenz zum Einsatz.
Gemeinsames Forschungsziel ist es auf Störfälle und Gefahrensituationen in Tunneln frühzeitig reagieren zu können. Im Vordergrund stehen dabei die Rettung von Personen, der Erhalt des Bauwerks sowie die Aufrechterhaltung des Verkehrsflusses.
Sichere Tunnel durch Künstliche Intelligenz
Straßentunnel sind mit Sensoren und Videokameras ausgestattet, die Daten an die Tunnelleitzentralen liefern. Künftig wird es möglich sein, über Schnittstellen Informationen von Fahrzeugen an die Tunnelinfrakstruktur zu übertragen. Dabei spricht man von der Kommunikation zwischen Fahrzeug und Infrastruktur: Car-to-Infrastructure-Kommunikation (C2I). Die so generierten großen Datenmengen sollen von einer KI insbesondere hinsichtlich möglicher Anomalien ausgewertet und Handlungsempfehlungen an einen menschlichen Entscheider abgeleitet werden. Zukünftig kann darüber hinaus eine Kommunikation zwischen Infrastruktur und Auto (I2C) möglich sein.
Anforderungen an die Datensicherheit
Steht in der Analyse von Daten durch KI in erster Linie die Beurteilung der Sicherheitslage (Verkehrs- und Tunnelsicherheit, IT-Sicherheit, zivile Sicherheit) im Mittelpunkt, kommt gleichzeitig die Frage nach der Verwendung personenbezogener Daten auf. Die Aufgabe des Lehrstuhls von Professor Georg Borges ist die Untersuchung der Daten- und IT-Sicherheit. Ein Schwerpunkt wird dabei auf die Möglichkeiten der datenschutzrechtlichen Compliance durch Anonymisierung, Pseudonymisierung, Privacy by Design und Löschpflichten gelegt. Weiterhin wird ermittelt, wem die Rechte an genutzten Daten zustehen und inwieweit dies bei der Verarbeitung berücksichtigt werden muss. Schließlich wird der Umgang mit möglichen Fehlern untersucht. Dies reicht von den Erfordernissen einer Fehlerkontrolle bis hin zur Frage, welcher der an der komplexen Infrastruktur beteiligten Akteure im Schadensfalle haftet. Zur Klärung dieser Fragen wird der gesetzliche Rahmen, insbesondere aus Behördensicht, ermittelt.
Da es sich um ein länderübergreifendes Projekt handelt, werden zudem die Unterschiede zwischen der deutschen und österreichischen Gesetzgebung herausgearbeitet.
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Explainable Intelligent Systems

Im Projekt »EIS« arbeitet das Team um Prof. Borges an der Frage, wie die Forderung nach Transparenz und Erklärbarkeit intelligenter Systeme rechtlich und technisch umgesetzt werden kann.
Recht-Testbed

Der Lehrstuhl von Professor Borges hat im BMWK-Projekt »Recht-Testbed Industrie 4.0« Lösungsansätze erarbeitet für die Industrie 4.0.