Doktorand*in für Promotion zum Thema Absicherungsstrategien für E2E-DNNs beim Automatisierten Fahren

Aufgaben Innerhalb der Entwicklung von ADAS/AD-Funktionen gewinnen KI-basierte End-to-End (E2E) Architekturen zunehmend an Bedeutung. E2E-Architekturen haben das Potential, die Komplexität traditioneller modularer Architekturen zu reduzieren und eine direktere Abbildung von Sensordaten auf Fahrbefehle mithilfe tiefer neuronaler Netze (DNN) zu ermöglichen. Diese Promotion befasst sich mit den vielschichtigen Herausforderungen und innovativen Lösungsansätzen bei der Absicherung von E2E-DNNs.
Ihre Aufgaben umfassen unter anderem:

• Stand-der-Technik-Analyse unter Berücksichtigung der KI-Sicherheit Forschungslandschaft und etablierter Sicherheitsstandards im Automobilbau (ISO 26262, ISO 21448, ISO/PAS 8800)
• Analyse von spezifischen Herausforderungen bei der Absicherung von E2E-DNNs im Vergleich zu traditionellen modularen DNN-Architekturen in Bezug auf Anforderungen, V&V, Monitoring und Sicherheitsargumentation
• Identifikation von geeigneten Anknüpfungspunkten bei der E2E-Sicherheitsargumentation und Erarbeitung von innovativen Lösungsansätzen
• Regelmäßige Präsentation Ihrer Ergebnisse im Projekt
• Dokumentation und Veröffentlichung Ihrer Ergebnisse im Rahmen einer Dissertationsschrift

Die Tätigkeit kann ab September 2026 beginnen
Einstellungsvoraussetzung ist die Betreuung des Promotionsvorhabens durch einen Hochschullehrenden. Die Auswahl einer entsprechenden Betreuungsperson obliegt dem Promovierenden
Qualifikationen

• Abgeschlossenes Diplom- oder Masterstudium im Bereich der Ingenieurwissenschaften, Mathematik, Informatik oder Vergleichbares
• Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Analytische Denkweise und strategische Arbeitsweise
• Erfahrungen im Bereich Statistik, Künstliche Intelligenz und Machine Learning wünschenswert
• Programmiererfahrung bspw. in Python, Matlab oder C
• Engagement und Teamfähigkeit

Zusätzliche Informationen:
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Weiterführende Informationen finden Sie hier
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