SAFE-CAR-ML：機械学習に基づく自動分類を用いた車両開発のためのセマンティックな変更記述

SCALEは、Fraunhofer研究所SCAIおよび産業パートナーであるAudi、VW、Porscheと共同で、車両開発における文書化プロセスの自動化を目指す研究プロジェクト「SAFECAR-ML」に取り組んでいます。本プロジェクトの目的は、機械学習（ML）の活用により製品開発プロセスの効率性と透明性を高めることです.

焦点は、仮想車両モデルの変更（特にクラッシュテストの文脈で）の文書化を簡素化する革新的な手法にあります。これらのテストは主に仮想的に実施され、模擬された変更の詳細な記録が必要となります。SAFECAR-MLは、自由記述のテキストを意味的に解析し、得られたデータを整合化して、そこから実行可能な推奨事項を導出するために、AI支援の手法を採用しています.

Fraunhofer研究所SCAIは、アルゴリズム開発と機械学習の専門知識をプロジェクトにもたらし、データの効率的な処理とモデリングを支援します.

本プロジェクトは、連邦教育研究省（BMBF）による助成施策「KI4KMU」（中小企業における人工知能技術の研究・開発・利用）の枠組みで資金提供を受けています.

SAFECAR-MLの成果は自動車産業にとどまらず、他の産業にも応用可能です。これによりSCALEは製品開発におけるデジタルトランスフォーメーションに重要な貢献を果たします.