Spitzenprofessur (HaW)

Softwarearchitekturen für autonome Fahr- und Flugsysteme entwickeln sich kontinuierlich weiter, insbesondere in Bezug auf erhöhte Rechenleistung, optimierte Leistung und Ausfallsicherheit. Prof. Alvarez' Forschung erforscht moderne Architekturen, insbesondere im Hinblick auf Ausführungsort und Ausführungsart von Rechenaufgaben des automatisierten Fahrens und autonomen Fliegens, mit einem Schwerpunkt auf der Überwachung und dem Verständnis funktionaler Abhängigkeiten und der Bewertung der Fähigkeiten des automatisierten Systems unter sich ändernden Laufzeitbedingungen. Ebenso werden Szenarien der V2X (Vehicle to Everything) Kommunikation mit anderen Verkehrsteilnehmern und der Transportinfrastruktur betrachtet. 

Die Berufung von Dr. Alvarez erfolgt mit dem Ziel, dadurch die wissenschaftliche Expertise der THI als KI-Mobilitätshub zu stärken und durch die Betrachtung von Architektur- und Integrationsaspekten die interdisziplinäre Zusammenarbeit der forschungsstarken Mobilitätsbereiche der THI zu fördern und gleichzeitig den Transfer in die Wirtschaft voranzutreiben. Im Bereich Automated Mobility Systems werden signifikante Transferbeiträge in der Entwicklung und Übertragung von Technologieentwicklungen in die deutsche Automobil- und Automobilzulieferindustrie sowie der Luftfahrtindustrie von Prof. Alvarez erwartet. Prof. Alvarez berufliches Netzwerk stärkt insbesondere die internationalen Forschungsbeziehungen zu US-amerikanischen Wissenschaftsnetzwerken und Tech-Unternehmen, die aktuell im Bereich Autonomes Fahren sowie Fliegen und Softwarearchitekturen wegweisend sind.

Sicherheit ist die oberste Anforderung an das Autonome Fahren und Fliegen. Prof. Alvarez' Forschung zielt darauf ab, die Grenzen des automatisierten Fahrens und Fliegens im Hinblick auf die Sicherheit zu erkunden. Seine Forschung wird sich auf die Integration des von ihm entwickelten und standardisierten Responsibility Sensitive Safety Models (RSS) mit Entscheidungsfindung durch Reinforcement Learning und die Erklärbarkeit der Aktionen und Fähigkeiten des automatisierten Systems für die menschliche Interpretation konzentrieren. Das Forschungsziel besteht darin, einen klaren und transparenten lnteraktionsmechanismus zwischen dem automatisierten Fahr-/Flugzeug und den menschlichen Passagieren zu entwickeln, um innerhalb der Grenzen der Sicherheitsleistung dem Komfortniveau des Benutzers im Hinblick auf das Risiko gerecht zu werden. Dies erfordert eine grundlegende Ergänzung, um die Sicherheitsüberwachung des Software-Stacks für automatisiertes Fahren und Fliegen im Fahrkontext zu verstehen und bei Bedarf zu erweitern. Die Forschung ergänzt die erfolgreiche Forschung innerhalb von CARISSMA um einen wichtigen Aspekt aus der Praxis. Da Prof. Dr. Alvarez das von ihm entwickelte RSS als Open Source Software anbietet und in IEEE 2846 in die Standardisierung eingebracht hat, verfügt RSS über eine hohe Sichtbarkeit. Die Weiterentwicklung und Nutzung von RSS wird der THI internationale Aufmerksamkeit bescheren und talentierte Forschende und Studierende aus der ganzen Welt anziehen. Mit seiner Berufung verfolgt die Hochschule das Ziel der Stärkung der internationalen Positionierung der THI als bundesweites wissenschaftliches Leitzentrum für Fahrzeugsicherheit. 

Die Einführung automatisierter Fahr- und Flugtechnologien stellt strenge Anforderungen an die Überwachung der Leistung des menschlichen Fahrers. Gemäß SAE Level 3 (Automatisierter Modus) steuert die Person das Fahrzeug nicht, sondern muss lediglich die Leistung der Automatisierung kontinuierlich überwachen. 
Prof. Dr. Alvarez wird eine robuste Innenraumüberwachung entwickeln, die Multimodalität (Kamera, Audio, Lidar und Radar) nutzt, um Aktivitäten im Fahrzeug abzubilden und ein genaues Modell des menschlichen Bedieners zu entwickeln. Das Forschungsziel besteht darin, ein Echtzeitmodell des Benutzers oder der Benutzerin mit genauer Verhaltensvorhersage und -modellierung zu entwickeln, das vom automatisierten System verwendet werden kann, um die Rolle und Fähigkeiten des Menschen in Bezug auf Fahr- und Fahrüberwachungsaufgaben zu bewerten.
Alvarez' Forschung stellt einen wesentlichen Beitrag zur gesellschaftlichen Diskussion rund um das autonome Fahren und Fliegen dar und erhöht somit die nationale und internationale Sichtbarkeit der THI als wissenschaftliches Leitzentrum für Fahrzeugsicherheit.

Prof. Dr. Alvarez' Forschung wird das Design von Benutzeroberflächen untersuchen, die in der Lage sind, die Rolle, Fähigkeiten und Vorhersagen des automatisierten Fahr- und Flugsystems für das gemeinsame Ziel des sicheren Fahrens effektiv zu kommunizieren. Darüber hinaus werden lnteraktionsmechanismen entwickeln, die auf verantwortungsvollen KI-Prinzipien basieren und die Benutzererfahrung verbessern. Die Anwendung dieser Forschung umfasst das Design multimodaler Benutzeroberflächen, das Verständnis und die Generierung natürlicher Sprache sowie traditionelle und nicht-traditionelle Paradigmen der Fahrinteraktion. Mit der Berufung von Dr. Alvarez verfolgt die THI das Ziel, signifikante Transferbeiträge in der Entwicklung und Übertragung von Technologieentwicklungen in die deutsche Automobil- Luftfahrt- und Zulieferindustrie zu liefern.

Maschinelle Programmierung ist ein aufstrebendes Gebiet der Informatikforschung, das die Fähigkeiten Generativer KI bei der Entwicklung von Computersystemen nutzt. In ihren derzeitigen Anfängen wird die Generative KI zur Unterstützung von Aufgaben eingesetzt, bei denen die Aufmerksamkeit des Menschen für Details tendenziell nachlässt (z.B. Codeüberprüfung, Parametertests und Optimierung der Rechenleistung).
Prof. Dr. Alvarez wird erforschen, wie menschliches Fachwissen in Kombination mit künstlicher Intelligenz zur gemeinsamen Programmierung automatisierter Systeme genutzt werden kann. Die ersten Anwendungen dieser Arbeit werden auf die Programmierung automatisierter Fahrschnittstellen angewendet, bei denen (fachkundige) Personen ihre Absicht in Form von Abfragen in natürlicher Sprache zum Ausdruck bringen und das automatisierte System aus den vorigen Anfragen destillierte Wissen nutzt, um Absicht und Aufgabe zu verbinden und generativ die Programmierlösung für die Aufgabe bereitzustellen. Auch mit dieser Säule verfolgt die THI das Ziel, signifikante Transferbeiträge in der Entwicklung und Übertragung von Technologieentwicklungen in die deutsche Automobil-, Luftfahrt- und Zulieferindustrie zu liefern und die internationalen Forschungsbeziehungen zu US-amerikanischen Wissenschaftsnetzwerken und Tech-Unternehmen zu stärken. Die Säule 5 knüpft an das Projekt CodeGPT an, welches die THI im Rahmen des Landesforschungsprogramms eingeworben hat, um einen Forschungsschwerpunkt zu Künstlicher Intelligenz in der Softwareentwicklung aufzubauen.