KI4BoardNet - KI-Modulbaukasten für die Entwicklung von Automotive-Systemen; im Rahmen des Verbundvorhabens: Integrale agile E/E-Entwicklung für fusionierte und standardisierte Energie- und Datenbordnetze; BMBF-Verbundprojekt: MANNHEIM-KI4BoardNet

Abstract

Im Projekt KI4BoardNet wurde ein modularer Digitalisierungsbaukasten für die agile Entwicklung von Automobil-Bordnetzen entwickelt. Kern ist die Verknüpfung von Systems Engineering (SysML v2) mit KI-Methoden (symbolisch, Machine Learning, NLP) sowie die Integration von Simulation, Digitalem Zwilling und Laufzeitverifikation (Industrial DevOps). Die RPTU realisierte das OpenCar-Framework, erweiterte das AGILA-Backend und das SysMD-Notebook um hybride KI, hierarchische Eigenschaftsabstraktion, Constraint-Propagation und automatisierte Modellgenerierung. Ein Roundtrip-Ansatz koppelt Anforderungen, Schaltungsvarianten und Simulation. Die Laufzeitverifikation nutzt affine Formen und Entscheidungsbäume. Die Ergebnisse wurden in drei Use Cases validiert und in zwölf Fachpublikationen veröffentlicht. Der Baukasten steht als Open Source zur Verfügung und ist domänenübergreifend nutzbar. In the KI4BoardNet project, a modular digitalization toolkit for the agile development of automotive electrical/electronic systems was developed. It links systems engineering (SysML v2) with AI methods (symbolic, machine learning, NLP) and integrates simulation, digital twin, and runtime verification (Industrial DevOps). RPTU implemented the OpenCar framework, extended the AGILA backend and SysMD notebook with hybrid AI, hierarchical property abstraction, constraint propagation, and automated model generation. A roundtrip approach couples requirements, circuit variants, and simulation. Runtime verification uses affine forms and decision trees. Results were validated in three use cases and published in twelve papers. The toolkit is open source and domain-independent.