Wie wird AI die Software-Qualität im Auto verändern?

Auf dem 28. Automobil-Elektronik Kongress in Ludwigsburg sprach Zohar Fox, Co-founder & CEO von Aurora Labs, über die Rolle der Künstlichen Intelligenz in der Softwareentwicklung. In seiner Keynote „How AI will be your trusted Advisor for SW reliability and Quality“ zeigte er auf, wie AI die Zuverlässigkeit und Qualität von Software in der Automobilindustrie verbessern kann.

Was sind die aktuellen Herausforderungen in der Automobil-Software?

Die Komplexität der heutigen Automobil-Software ist enorm. Ein Beispiel, das Fox in seinem Vortrag verwendete, war das „Spaghetti-Bild“ - eine Metapher für die vielen miteinander verbundenen Probleme, die während der Entwicklung auftreten können. Fox erklärte: „Jedes Mal, wenn wir etwas ändern, gibt es den Butterfly-Effekt. Alles verschiebt sich und ändert sich, und besonders die Integratoren spüren dies sehr stark.“ Diese Probleme treten auf, weil die Module, die von verschiedenen Zulieferern stammen, bei der Integration in das Gesamtsystem unerwartete Probleme verursachen können.

Wie kann AI die Zuverlässigkeit und Qualität von Software verbessern?

Fox stellte dar, wie AI genutzt werden kann, um diese Komplexität zu bewältigen. Eine der Hauptaufgaben von AI ist es, Muster in den riesigen Datenmengen zu erkennen, die bei der Softwareentwicklung anfallen. Mit AI können diese Muster analysiert und Vorhersagen über potenzielle Probleme gemacht werden, bevor sie auftreten. „Mit AI können wir das Unbekannte bestätigen“, so Fox. Ein Beispiel für die Leistungsfähigkeit dieser Technologie ist die Fähigkeit, Fehler in Echtzeit zu erkennen und zu beheben, was eine deutliche Verbesserung der Softwarequalität bedeutet.

Welche Rolle spielt die Binäranalyse?

Ein zentraler Punkt in Fox' Vortrag war die Bedeutung der Binäranalyse. Er erläuterte, dass AURORA LABS begonnen hat, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) nicht nur für Text, sondern auch für Binärdateien zu nutzen. „Im Herzen von allem steht die Binärdatei, die Bilder oder ausführbare Dateien, die tatsächlich auf der Hardware laufen“, erklärte er. Durch die Analyse dieser Binärdateien mit AI können tiefgreifende Einblicke in die Software gegeben werden, die bisher nicht möglich waren. Dies ermöglicht eine genauere Fehlererkennung und -behebung.

Wie wird AI in der Praxis eingesetzt?

Fox präsentierte, wie AURORA LABS AI in bestehende Systeme integriert hat, um die Effizienz zu steigern. Sie zeigte, wie AI genutzt wird, um den Code zu optimieren und so Speicherplatz und Rechenleistung zu sparen. „In diesem Pull Request konnten wir etwa 3,5 % des Speicherplatzes freigeben, indem wir redundanten Code entfernt haben“, führte Fox aus. Diese Art der Optimierung kann täglich durchgeführt werden und führt zu einer erheblichen Verbesserung der Software-Performance.

Wie sieht die Zukunft der Automobil-Software aus?

Abschließend gab Fox einen Ausblick auf die Zukunft, in der AI eine noch zentralere Rolle spielen wird. Sie sprach über die Zusammenarbeit mit führenden Unternehmen wie Infineon, um AI-basierte Lösungen zu entwickeln, die in der gesamten Branche eingesetzt werden können. „Was wir geschaffen haben, ist ein Retrieval-Augmented Generation (RAG) System, das die Lücke zwischen AI und der Binärdateianalyse schließt“, erklärte sie stolz.