SYNERGIES

Forecasting model and maintenance

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Problema

Es necesario garantizar la seguridad de los sistemas CCAM (Movilidad Conectada, Cooperativa y Automatizada).

El principal reto para la validación de la seguridad es que, en función del ODD (Operational Design Domain), es necesario probar y validar muchas situaciones de conducción diferentes y escenarios complejos. Además, el sector automovilístico europeo se guía por estrictas normas de prueba y validación que imponen obligatoriamente una evaluación exhaustiva de las posibles situaciones a las que se enfrentará un sistema CCAM (incluidos escenarios complejos de múltiples actores, peligros, situaciones inusuales y condiciones desafiantes).

Sin embargo, la complejidad e incertidumbre del entorno de conducción, y la complejidad de la propia tarea de conducción, implican que el número de escenarios posibles que puede encontrar un Sistema de Conducción Automatizada (ADS) es prácticamente infinito.

Otros estudios sugieren que para probar un sistema CCAM para evaluar su seguridad y demostrar que es un 20% mejor que un vehículo conducido por humanos, es necesario conducirlo durante más de 11 mil millones de millas. Además, las pruebas basadas en peligros (HBT, Hazard Based Testing) y los sistemas sociotécnicos defienden que el número de millas recorridas por sí solo no es suficiente para juzgar la confianza en los sistemas CCAM.

En cambio, el aspecto crucial es el rango y la variedad de escenarios encontrados durante los tests. El objetivo es comprender e identificar «cómo un sistema puede fallar o comportarse mal» y, posteriormente, asegurarse de que lo hace de manera segura y confiable. La naturaleza de los escenarios es fundamental para una evaluación de la seguridad.

Los desafíos clave que abordaremos a partir de la identificación de escenarios son:

1. 1. Identificación de los escenarios «correctos» y «representativos» para que el ODD sea relevante.
   2. Comprender si se han identificado «suficientes» escenarios para garantizar la seguridad del sistema.
   3. Considerar la probabilidad de ocurrencia de los escenarios.
   4. Definición del riesgo de seguridad asociado con el escenario y la respuesta del vehículo al escenario. Un aspecto clave de esto es la definición de «buen comportamiento» o criterios de aprobación/reprobación del sistema para un escenario determinado.

Solución

Mediante el uso de big data, junto con más de 30 socios y aprovechando los conocimientos de los análisis de riesgos y las pruebas operativas de campo anteriores (FOT, Field Operational Tests), permitiremos una rápida identificación e implementación en el mercado para mejorar la seguridad de los sistemas CCAM.

Además, nuestro uso de herramientas basadas en inteligencia artificial (IA) ayudará a ampliar el espacio de requisitos del sistema, haciendo que el proceso sea más eficaz y eficiente. Esto permitirá que los sistemas CCAM sean seguros desde el testeo hasta la implementación.

Nuestra plataforma SYNERGIES proporciona a las partes interesadas europeas:

1. 1. los escenarios y herramientas necesarios para el desarrollo acelerado y aceptado,
   2. la formación,
   3. las pruebas virtuales
   4. y la validación de los sistemas CCAM, reduciendo el tiempo y los costes de desarrollo, aumentando la seguridad y la fiabilidad, y apoyando una adopción más amplia.

Nuestra contribución se centra en los requisitos de fiabilidad de los datos y en la definición de las métricas de confianza de los datos de los escenarios. También investigamos para detectar y pronosticar las nuevas tecnologías, nuevos escenarios, nuevos actores, tendencias del mercado, etc.

Definiremos hojas de ruta de alto nivel por caso y analizaremos cómo evolucionan los requisitos a lo largo del tiempo por hoja de ruta (incluido el análisis de impacto y probabilidad para priorizar los cambios en los requisitos). A continuación, evaluaremos la aplicabilidad de los requisitos futuros teniendo en cuenta las nuevas tecnologías, las innovaciones automotrices, las capacidades de datos y hardware.

Definiremos hojas de ruta de alto nivel por caso y analizaremos cómo evolucionan los requisitos a lo largo del tiempo por hoja de ruta (incluido el análisis de impacto y probabilidad para priorizar los cambios en los requisitos). A continuación, evaluaremos la aplicabilidad de los requisitos futuros teniendo en cuenta las nuevas tecnologías, las innovaciones automotrices, las capacidades de datos y hardware.

En la evaluación de la calidad de los datos, construiremos una metodología para analizar tanto los datos disponibles como los datos generados sintéticamente en términos de calidad y relevancia para su potencial para generar escenarios, definiremos las métricas adecuadas para cada descriptor de calidad junto con umbrales aceptables, que se definirán a través de la investigación estadística y los expertos en el dominio, y examinaremos las brechas y limitaciones de los conjuntos de datos y proporcionaremos retroalimentación al propietario/proveedor de datos con el fin de para aumentar la utilidad/precisión/corrección/integridad de los datos. Desarrollaremos un inspector de datos impulsado por IA para la calidad de los datos para evaluar la corrección, integridad, precisión y consistencia de los conjuntos de datos y la puntualidad, validar el análisis y evaluar la importancia de la característica. MOSAIC también creará una metodología y/o herramienta que evalúe la representatividad de un escenario aplicado en otras áreas o países.

En cuanto a la plataforma, contribuiremos en la definición de la estrategia para integrar los componentes necesarios dentro de la plataforma, participaremos en las actividades de prueba de los componentes individuales de la plataforma y contribuiremos a la implementación de mejoras después de la fase de prueba.

Data

Resultados

El proyecto dará lugar a una plataforma europea destinada a mejorar el desarrollo, la formación, las pruebas virtuales y la validación de los sistemas CCAM.

La Plataforma SYNERGIES consta de:

1. 1. Un Scenario Dataspace, alineado con el enfoque europeo sobre compartición de datos y competitividad,
   2. y un Marketplace, para garantizar la actualización continua y la escalabilidad del Dataspace.