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TU Berlin

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Safety

Die Entwicklung sicherheitskritischer Systeme im Automobilbereich verlangt, verstärkt durch die ISO 26262, die Durchführung unterschiedlicher Analysen zur Gewährleistung der funktionalen Sicherheit. Diese Sicherheitsanalysen, zu denen unter anderem die Gefahren- und Risikoanalyse (G&R) gehört, sind meist sehr aufwendig und basieren stark auf Domänen- und Expertenwissen.

Solche expertenbasierten Analysen können durch semantische Technologien unterstützt werden, z.B. durch die Begleitung einzelner Analyseschritte durch Vorschläge. Am DCAITI entwickeln wir Methoden und Verfahren zur Verwendung semantischer Technologien zur Entscheidungsunterstützung durch Vorschlagsgenerierung für G&Rs. Dafür werden von den Experten erstellte Artefakte und wichtige Zusammenhänge in einer Wissensbasis gespeichert und mittels spezieller Algorithmen abrufbar gemacht. Semantische Netze erlauben die Repräsentation komplexen Wissens. Formal ist ein semantisches Netz ein gerichteter Graph, bei dem die Knoten die Konzepte, also Begriffe, repräsentieren und die Kanten die Relationen zwischen den Konzepten. Solch formalisiertes Wissen kann unter anderem für die Entscheidungsunterstützung und/oder Vorschlagsgenerierungssysteme verschiedener Domänen genutzt werden.

Algorithmen, die auf Spreading Activation (Aktivierungsausbreitung) basieren, unterstützen das semantische Durchsuchen dieser Netze und liefern Informationen über die Relevanz der Knoten und Pfade bezüglich der spezifischen Suchziele und der im Vorfeld festgelegten Konfiguration des Algorithmus. Aktivierungsausbreitung markiert wellenartig das mit einem oder mehreren Startknoten in Zusammenhang stehende (und damit relevante) Subnetz und berechnet für die darin enthaltenen Knoten sogenannte Aktivierungswerte, die deren Relevanz widerspiegeln.

Diese Suchalgorithmen sind stark konfigurierbar. Die gewählten Konfigurationseinstellungen des Suchalgorithmus und die spezifischen Netzwerkstrukturen haben starken Einfluss auf die Aktivierungsverteilung und somit auf die Qualität der Ergebnisse. Eine weitestgehend automatisierte Konfiguration der Algorithmen trägt zu einer Automatisierung im gesamten Vorschlagsgenerierungsprozess bei, was diesen effizienter und objektiver gestalten und den praktischen Einsatz erleichtern kann. Daher untersuchen wir am DCAITI systematisch mögliche Einflüsse und deren Effekte auf das Spreading-Verhalten und entwickeln innovative Konzepte zur automatisierten Ableitung geeigneter Konfigurationen.

Ansprechpartner: Kerstin Hartig

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