AI Assisted Evaluation of V2X Simulation Data

Einführung

Vehicle-to-Everything (V2X) bezeichnet die Kommunikationstechnologie, die es Fahrzeugen ermöglicht, untereinander sowie mit ihrer Umgebung zu kommunizieren. Durch V2X können Fahrzeuge direkt Daten mit einer sehr niedrigen Latenz austauschen, um die Verkehrssicherheit zu verbessern, den Verkehrsfluss zu optimieren und neue Möglichkeiten für automatisiertes Fahren und intelligente Verkehrssysteme zu schaffen.
Ein großer Teil der V2X-Forschung findet in Simulationen statt. Dabei werden meist viele Simulationen mit verschiedenen Parametern gleichzeitig durchgeführt. Bisher müssen die dabei entstehenden Daten anschließend manuell ausgewertet werden.

Aufgabenbeschreibung

Am Ende der Projektarbeit soll die KI in der Lage sein, bei der Auswertung der Messergebnisse zu helfen. Dabei soll sie insbesondere natürliche Sprache verstehen und einen Plot aus der Anfrage erzeugen können. Eine Anfrage könnte z.B. wie folgt aussehen: "Erstelle mir einen Boxplot von der Channel-Busy-Ratio von allen Bussen im Zeitraum von 10s bis 15s aufgeteilt nach Market-Penetration-Rate".

Dazu sind folgende Schritte notwendig:

1. Die Ergebnisse jeder Simulation liegen in je einer eigenen SQLite Datenbank. Diese Datenbanken sollen in einer großen Datenbank zusammengefasst werden. Ein passender Datenbanktyp und ein Datenbankschema sollen recherchiert und ausgewählt werden.
2. Eine passende KI muss recherchiert und ausgewählt werden. Im Sinne der guten wissenschaftlichen Praxis ist es insbesondere wichtig, dass die Ergebnisse reproduzierbar sind und dokumentiert werden können. Die KI muss also auch ausgeben, wie sie zu dem Ergebnis gekommen ist. Außerdem dürfen die Messergebnisse die IBR-Server nicht verlassen. Die Daten dürfen also nicht an ChatGPT o.ä. weitergeleitet werden. Eine Möglichkeit hierfür wäre Vanna.AI.
3. Die in Schritt 1 und 2 ausgewählten Lösungen sollen implementiert und nutzbar gemacht werden. Die KI muss auf unser Datenmodell trainiert werden, sodass anschließend Anfragen wie die oben genannten möglich sind.

Kontakt

Falls Ihr Interesse habt, meldet euch bei: Fynn Schulze