Wie zuverlässig funktioniert ein KI-Modell noch, wenn es auf Daten trifft, die anders aussehen als die Daten, mit denen es trainiert wurde? Für automatisierte Fahrzeuge ist diese Frage entscheidend: Veränderte Straßenbedingungen können dazu führen, dass ein Fahrzeug die Grenzen seines vorgesehenen Einsatzbereichs erreicht. Genau daran forscht Ramakrishnan Subramanian, wissenschaftlicher Mitarbeiter der Arbeitsgruppe Intelligente Systeme unter der Leitung von Prof. Dr. Ulrich Büker.
Auf der Automotive meets Electronics and Control (AmEC) 2026 in Dortmund stellte Ramakrishnan Subramanian zwei Beiträge aus seiner Promotion vor. Die Tagung brachte Fachleute aus Wissenschaft und Automobilindustrie zusammen und widmete sich aktuellen Entwicklungen rund um intelligente Fahrzeugsysteme, vernetzte Mobilität sowie Hard- und Softwarekonzepte.
inIT-Forschung für robuste KI im automatisierten Fahren
Mit seinem Poster „When Autonomous Vehicles Hit Their Limits“ gab Ramakrishnan Subramanian einen Überblick über Motivation, Ziele und Forschungsrichtung seiner Promotion. In seinem Vortrag ging er anschließend tiefer ins Detail: Gemeinsam mit weiteren Forschenden untersucht er, wie gut neuronale Netze zur Klassifikation von Straßenbedingungen auf unterschiedlichen Datensätzen funktionieren – und damit, wie zuverlässig sich Situationen erkennen lassen, in denen ein automatisiertes Fahrzeug aufgrund verringerter Straßenhaftung seinen vorgesehenen Einsatzbereich verlässt.
Der entscheidende Punkt dabei: Ein KI-Modell ist nicht allein deshalb zuverlässig, weil es auf bekannten Testdaten gute Ergebnisse erzielt. Für den späteren Einsatz ist ebenso wichtig, wie gut es mit veränderten Bedingungen und bislang unbekannten Daten umgehen kann. Die Untersuchung der sogenannten Generalisierungsfähigkeit ist deshalb ein wichtiger Baustein für robuste Wahrnehmungssysteme im automatisierten Fahren.
Impulse aus Wissenschaft und Industrie
Neben der Präsentation der eigenen Ergebnisse nutzte Ramakrishnan Subramanian die Konferenz für den Austausch mit Forschenden und Fachleuten aus der Automobilbranche. Besonders das direkte Feedback zu seinem Promotionsthema lieferte ihm wichtige Anknüpfungspunkte für die weitere Ausrichtung seiner Arbeit. Gleichzeitig entstanden neue Kontakte und Möglichkeiten für einen künftigen fachlichen Austausch.
„Besonders wertvoll war für mich das direkte Feedback zu meinem Promotionsthema. Die Gespräche haben mir neue Perspektiven gegeben und konkrete Impulse für die nächsten Schritte meiner Forschung.“, sagt Ramakrishnan Subramanian.
Autorin: Mona Marie Brinkmann