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Föderierte CCAM-Datenaustauschplattform (CCAM-Partnerschaft)

Es wird erwartet, dass die Projektergebnisse zu allen der folgenden Ziele beitragen werden:

  • Überblick über die CCAM-spezifischen Einschränkungen aktueller Datenaustauschlösungen und bestehender Datenräume in Bezug auf Schnittstellen, harmonisierte Ontologien und Taxonomien, Standards, Formate, Monetarisierung/Vergütung;
  • Kartierung des Informations- und Referenzdatenbedarfs für die von den Mitgliedstaaten und assoziierten Ländern erhobenen KPIs (soweit relevant und möglich), die sich auf die Auswirkungen der CCAM-Technologien und -Lösungen beziehen;
  • Föderierte, nachhaltige CCAM-Datenaustauschplattform, die die gemeinsame Nutzung von Daten sowohl für groß angelegte Demonstrationen als auch für den Einsatz erleichtert, indem sie bestehende Datenräume miteinander verbindet und den Austausch, die Verfügbarkeit und den Zugang zu Daten für die Entwicklung, das Testen und den Einsatz von CCAM-Diensten verbessert (einschließlich, aber nicht beschränkt auf digitale Zwillinge, digitale Szenariodarstellungen, Sicherheitsgewährleistung und -validierung, Überwachung von ADS-Regelungen, Fahrerverhalten, KI-Modelltraining und die Sammlung von Statistiken und Leistungsindikatoren auf nationaler/EU-Ebene);
  • Vorgeschlagene Governance-Struktur für die Datenaustauschplattform mit einem Nachhaltigkeitsplan und einem tragfähigen Geschäftsmodell.

Die gemeinsame Nutzung von Daten spielt eine zentrale Rolle bei der Unterstützung von Forschung und Entwicklung, bei der Bereitstellung und bei der Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit der CCAM-Industrie. Im Bereich der gemeinsamen Nutzung von Daten sind zwei verschiedene Kategorien von Daten besonders relevant: Mobilitätsdaten und Daten für Forschung und Entwicklung. Der gemeinsame europäische Mobilitätsdatenraum[1] zielt darauf ab, den Zugang zu Mobilitätsdaten und deren gemeinsame Nutzung zu erleichtern und wird durch Projekte, insbesondere im Rahmen des Programms Digitales Europa, unterstützt. Dieser Mobilitätsdatenraum wird den Austausch von Daten über Mobilitätsmuster, Verkehrsströme und andere makroskopische Aspekte erleichtern, die für die Entwicklung von CCAM-Lösungen unerlässlich sind. Bei der Erforschung, Erprobung und Einführung von CCAM-Lösungen für den Automobil- und den Infrastruktursektor besteht Bedarf an einem speziellen Datenraum, der speziell auf die Anforderungen der CCAM-Akteure zugeschnitten ist. Dieser CCAM-Datenraum erfordert eine detailliertere und umfangreichere Palette von Daten, um den Bedürfnissen von Tier X-Zulieferern, Originalherstellern (OEMs), Verkehrsmanagern und Infrastrukturanbietern gerecht zu werden, insbesondere im Hinblick auf die Fahrzeug- und Verkehrssicherheit. Spezifische Aspekte im Zusammenhang mit laufenden regulatorischen Entwicklungen müssen berücksichtigt werden (z.B. automatisierte Fahrsysteme und allgemeine Sicherheitsvorschriften, Anpassung der Typgenehmigung an das KI-Gesetz, einschließlich vertrauenswürdiger KI-Integration).

In Europa gibt es mehrere Datenräume für CCAM, die im Rahmen spezifischer F&I-Initiativen entwickelt wurden oder werden. Das FAME[2] Projekt hat ein CCAM Data Sharing Framework (DSF) 2.0 veröffentlicht, in dem bewährte Verfahren für die gemeinsame Nutzung von Daten beschrieben werden, und wird einen CCAM Federated Data Space als Konzeptnachweis entwickeln, um den Austausch von Forschungs- und Testdaten zwischen F&I-Projekten zu erleichtern. Mehrere F&I-Projekte der CCAM-Partnerschaft haben ihr Interesse bekundet, Daten zur Verfügung zu stellen und Daten aus anderen Projekten über den FAME-Testdatenraum wiederzuverwenden, sobald dieser betriebsbereit ist. Der szenariobasierte Validierungsansatz für die Sicherheitsargumentation in hochautomatisierten Funktionen wird zu einer Integration verschiedener Szenariodatenbanken führen, die durch eine föderierte Schicht erleichtert wird, wie sie in den Projekten SUNRISE[3] und SYNERGIES[4] entwickelt wurde. Diese Integration reicht jedoch nicht aus, um einen umfassenden Data Space-Ansatz sowohl für neue Datensätze als auch für Erweiterungen bestehender Datensätze zu bilden. Um die volle Data Space-Funktionalität für CCAM zu erreichen, sind erhebliche Verbesserungen in Bezug auf die Entwicklung von Konnektoren, APIs und Protokollen für den nahtlosen Datenaustausch erforderlich. Außerdem müssen die Systeme zur Verwaltung von Benutzerprofilen verfeinert und robuste vertragliche Rahmenbedingungen zur Regelung des Datenzugriffs und der Nutzungsrechte geschaffen werden. Das Data Space Support Centre[5] entwickelt derzeit einen generischen Datenraumplan und Bausteine, die von ihm verwaltet werden. Parallel dazu baut DeployEMDS[6] eine dezentrale technische Infrastruktur und gemeinsame Verwaltungsmechanismen für Anwendungsfälle der urbanen Mobilität in 9 Städten und Regionen in ganz Europa auf.

Daher sind erhebliche Anstrengungen erforderlich, um diese Ansätze vollständig in eine kohärente und effiziente Datenraumumgebung zu integrieren, die die vielfältigen Bedürfnisse der CCAM-Forschungsgemeinschaft und der Industrie effektiv unterstützen kann. Darüber hinaus sind umfangreiche Datensätze auch für die Entwicklung von Low-Level-Modulen wie Fahrerüberwachungssysteme, Wahrnehmungssysteme und Entscheidungsalgorithmen sowie für Sensoren wie GNSS, Radar, Kameras und Lidar unerlässlich. Projekte wie AIthena[7] und AWARE2ALL[8] haben zwar wertvolle Datensätze generiert, aber das Fehlen einer zentralen Speicherung und eines zentralen Zugriffs beeinträchtigt deren Nutzen. Daher besteht ein dringender Bedarf, solche Datensätze in einen einheitlichen CCAM-Datenraum einzubinden, der mit dem Datenraumkonzept übereinstimmt und die gemeinsamen Bausteine nutzt.

Durch die Einrichtung robuster Schnittstellen, Ontologien und Datenverwaltungsarchitekturen können die CCAM-Forschungsgemeinschaft und die Industrie vorhandene Daten effektiv nutzen und wiederverwenden, wodurch die Kosten gesenkt und die Entwicklung und Validierung von CCAM-Lösungen, einschließlich der Erstellung digitaler Zwillinge durch synthetische Daten, erleichtert werden. Der verstärkte Datenaustausch zwischen den CCAM-Akteuren sollte auch den nationalen Behörden und den Betreibern bei ihren Bemühungen zugute kommen, Kennzahlen zu erheben, um die Auswirkungen von CCAM-Lösungen auf Sicherheit, Wirtschaft und Gesellschaft zu überwachen.

Von den vorgeschlagenen Maßnahmen zu diesem Thema wird erwartet, dass sie alle folgenden Aspekte berücksichtigen:

  • Ermitteln Sie, wie die Datenräume für CCAM-Anwendungen weiterentwickelt werden können, indem Sie bestehende Datenräume miteinander verbinden und Datenlücken schließen;
  • Identifizieren Sie den Harmonisierungs- und Standardisierungsbedarf für Taxonomien, Schnittstellen und Datenformate, um den CCAM-Datenaustausch voranzutreiben und die CCAM-Taxonomien im CCAM-Testdatenraum zu erweitern und zu implementieren;
  • Identifizierung des Informationsbedarfs und der Referenzdaten für die von den Mitgliedstaaten und assoziierten Ländern erhobenen KPIs (soweit relevant und möglich), z. B. für sozioökonomische Statistiken auf hoher Ebene, Unfälle, Infrastruktur, Fahrzeuge;
  • Einrichtung einer föderierten CCAM-Datenaustauschplattform mit Tools und Governance, einschließlich eines tragfähigen Geschäftsmodells, um die Langlebigkeit der Plattform zu gewährleisten, die die gemeinsame Nutzung von Daten für die Industrie, die Sozialpartner, die Behörden und die Wissenschaft erleichtert, die spezifische Anwendungsfälle in Bezug auf Folgendes unterstützen: groß angelegte Demonstrationen, Generierung und Pflege digitaler Zwillinge und Darstellung von Szenarien (für die Entwicklung oder Validierung), Leistungs- und Sicherheitsbewertung, Daten zum Fahrerverhalten unter realen und synthetischen Fahrbedingungen, Überwachung der ADS-Regulierung, KI-Modellschulung und gemeinsame Informationsquelle für Statistiken und Leistungsindikatoren auf nationaler/EU-Ebene;
  • Identifizieren und beschreiben Sie Methoden/Algorithmen/Prozesse zur Verfeinerung und Nutzung von Daten für die spezifischen Anwendungsfälle, die von der Plattform behandelt werden;
  • Identifizieren Sie die Auswirkungen der EU-Datenschutz-Grundverordnung (GDPR) auf KI-Lern-Workflows und mögliche Abhilfemaßnahmen.

Es wird eine starke Ausrichtung auf den gemeinsamen europäischen Mobilitätsdatenraum und damit verbundene Projekte[9] erwartet. Die Arbeit sollte die Kohärenz und Interoperabilität mit anderen gemeinsamen europäischen Datenräumen sicherstellen, insbesondere in Bezug auf den sektorübergreifenden Plan und die Bausteine, indem sie mit dem Data Spaces Support Centre abgestimmt wird und so weit wie möglich die intelligente Cloud-to-Edge-Middleware-Plattform Simpl[10] verwendet. Die Arbeit sollte auf den Ergebnissen des FAME-Projekts und des FAME-Testdatenraums(Data Sharing - Connected Automated Driving) aufbauen. Schließlich werden Verbindungen zu verwandten Aktivitäten im Rahmen des künftigen Europäischen Konsortiums für digitale Infrastrukturen(EDIC) für Mobilitäts- und Logistikdaten und eine Zusammenarbeit mit der Gruppe der Vertreter der Staaten (SRG) der CCAM-Partnerschaft erwartet. Besonderes Augenmerk sollte auf die Festlegung von Interoperabilitätsstandards für die gemeinsame Nutzung von Daten innerhalb und zwischen Datenökosystemen gelegt werden, und zwar durch die Umsetzung der FAIR-Datengrundsätze und die Nutzung bereits eingeführter Praktiken, insbesondere in relevanten europäischen gemeinsamen Datenräumen.

Um die erwarteten Ergebnisse zu erzielen, wird die internationale Zusammenarbeit insbesondere mit Japan und den Vereinigten Staaten, aber auch mit anderen relevanten strategischen Partnern in Drittländern gefördert.

Mit diesem Thema wird die ko-programmierte Europäische Partnerschaft 'Vernetzte, kooperative und automatisierte Mobilität' (CCAM) umgesetzt. Daher wird von den Projekten, die aus diesem Thema hervorgehen, erwartet, dass sie der Europäischen Partnerschaft 'Vernetzte, kooperative und automatisierte Mobilität' (CCAM) über die Ergebnisse berichten, um die Überwachung ihrer KPIs zu unterstützen.

Es wird erwartet, dass die Projekte, die aus diesem Thema hervorgehen, die Gemeinsame Europäische Bewertungsmethodik (EU-CEM) für CCAM[11] anwenden.

[1] Schaffung eines gemeinsamen europäischen Mobilitätsdatenraums - Europäische Kommission (europa.eu)

[2] Rahmen für die Koordinierung der automatisierten Mobilität in Europa, Finanzhilfevereinbarung ID: 101069898.

[3] Safety assUraNce fRamework for connected, automated mobIlity SystEms, grant agreement ID: 101069573.

[4] Reale und synthetische Szenarien für die Entwicklung, das Training, den virtuellen Test und die Validierung von CCAM-Systemen, Grant Agreement ID: 101146542.

[5] Blaupause für Datenräume

[6] Siehe für weitere Informationen: https://deployemds.eu/

[7] KI-basiertes CCAM: Vertrauenswürdig, erklärbar und rechenschaftspflichtig, Grant Agreement ID: 101076754.

[8] Sicherheitssysteme und Mensch-Maschine-Schnittstellen, die sich an verschiedene Bevölkerungsgruppen richten, für zukünftige Szenarien mit einem zunehmenden Anteil hochautomatisierter Fahrzeuge, Grant Agreement ID: 101076868.

[9] Der ausgezeichnete Vorschlag sollte auf den Ergebnissen der vorbereitenden Maßnahme PrepDSpace4Mobility und der EMDS-Studie im Rahmen der CEF aufbauen. Er sollte mit dem deployEMDS-Projekt und der zukünftigen Aktion unter der Aufforderung DIGITAL-2024-CLOUD-AI-06-MOBSPACE zusammenarbeiten und diese aufeinander abstimmen.

[10] Weitere Informationen finden Sie hier.

[11] Sehen Sie sich die Bewertungsmethodik hier an.

Erwartetes Ergebnis

Es wird erwartet, dass die Projektergebnisse zu allen der folgenden Ziele beitragen werden:

  • Überblick über die CCAM-spezifischen Einschränkungen aktueller Datenaustauschlösungen und bestehender Datenräume in Bezug auf Schnittstellen, harmonisierte Ontologien und Taxonomien, Standards, Formate, Monetarisierung/Vergütung;
  • Kartierung des Informations- und Referenzdatenbedarfs für die von den Mitgliedstaaten und assoziierten Ländern erhobenen KPIs (soweit relevant und möglich), die sich auf die Auswirkungen der CCAM-Technologien und -Lösungen beziehen;
  • Föderierte, nachhaltige CCAM-Datenaustauschplattform, die die gemeinsame Nutzung von Daten sowohl für groß angelegte Demonstrationen als auch für den Einsatz erleichtert, indem sie bestehende Datenräume miteinander verbindet und den Austausch, die Verfügbarkeit und den Zugang zu Daten für die Entwicklung, das Testen und den Einsatz von CCAM-Diensten verbessert (einschließlich, aber nicht beschränkt auf digitale Zwillinge, digitale Szenariodarstellungen, Sicherheitsgewährleistung und -validierung, Überwachung von ADS-Regelungen, Fahrerverhalten, KI-Modelltraining und die Sammlung von Statistiken und Leistungsindikatoren auf nationaler/EU-Ebene);
  • Vorgeschlagene Governance-Struktur für die Datenaustauschplattform mit einem Nachhaltigkeitsplan und einem tragfähigen Geschäftsmodell.

Umfang

Die gemeinsame Nutzung von Daten spielt eine zentrale Rolle bei der Unterstützung von Forschung und Entwicklung, bei der Bereitstellung und bei der Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit der CCAM-Industrie. Im Bereich der gemeinsamen Nutzung von Daten sind zwei verschiedene Kategorien von Daten besonders relevant: Mobilitätsdaten und Daten für Forschung und Entwicklung. Der gemeinsame europäische Raum für Mobilitätsdaten[1] zielt darauf ab, den Zugang zu Mobilitätsdaten und deren gemeinsame Nutzung zu erleichtern, und wird durch Projekte, insbesondere im Rahmen des Programms Digitales Europa, unterstützt. Dieser Mobilitätsdatenraum wird den Austausch von Daten über Mobilitätsmuster, Verkehrsströme und andere makroskopische Aspekte erleichtern, die für die Entwicklung von CCAM-Lösungen unerlässlich sind. Bei der Erforschung, Erprobung und Einführung von CCAM-Lösungen für den Automobil- und den Infrastruktursektor besteht Bedarf an einem speziellen Datenraum, der speziell auf die Anforderungen der CCAM-Akteure zugeschnitten ist. Dieser CCAM-Datenraum erfordert eine detailliertere und umfangreichere Palette von Daten, um den Bedürfnissen von Tier X-Zulieferern, Originalherstellern (OEMs), Verkehrsmanagern und Infrastrukturanbietern gerecht zu werden, insbesondere im Hinblick auf die Fahrzeug- und Verkehrssicherheit. Spezifische Aspekte im Zusammenhang mit laufenden regulatorischen Entwicklungen müssen berücksichtigt werden (z.B. automatisierte Fahrsysteme und allgemeine Sicherheitsvorschriften, Anpassung der Typgenehmigung an das KI-Gesetz, einschließlich vertrauenswürdiger KI-Integration).

In Europa gibt es mehrere Datenräume für CCAM, die im Rahmen spezifischer F&I-Initiativen entwickelt wurden oder werden. Das FAME[2] Projekt hat ein CCAM Data Sharing Framework (DSF) 2.0 veröffentlicht, in dem bewährte Verfahren für die gemeinsame Nutzung von Daten beschrieben werden, und wird einen CCAM Federated Data Space als Konzeptnachweis entwickeln, um den Austausch von Forschungs- und Testdaten zwischen F&I-Projekten zu erleichtern. Mehrere F&I-Projekte der CCAM-Partnerschaft haben ihr Interesse bekundet, Daten zur Verfügung zu stellen und Daten aus anderen Projekten über den FAME-Testdatenraum wiederzuverwenden, sobald dieser betriebsbereit ist. Der szenariobasierte Validierungsansatz für die Sicherheitsargumentation in hochautomatisierten Funktionen wird zu einer Integration verschiedener Szenariodatenbanken führen, die durch eine föderierte Schicht erleichtert wird, wie sie in den Projekten SUNRISE[3] und SYNERGIES[4] entwickelt wurde. Diese Integration reicht jedoch nicht aus, um einen umfassenden Data Space-Ansatz sowohl für neue Datensätze als auch für Erweiterungen bestehender Datensätze zu bilden. Um die volle Data Space-Funktionalität für CCAM zu erreichen, sind erhebliche Verbesserungen in Bezug auf die Entwicklung von Konnektoren, APIs und Protokollen für den nahtlosen Datenaustausch erforderlich. Außerdem müssen die Systeme zur Verwaltung von Benutzerprofilen verfeinert und robuste vertragliche Rahmenbedingungen zur Regelung des Datenzugriffs und der Nutzungsrechte geschaffen werden. Das Data Space Support Centre[5] entwickelt derzeit einen generischen Datenraumplan und Bausteine, die von ihm verwaltet werden. Parallel dazu baut DeployEMDS[6] eine dezentrale technische Infrastruktur und gemeinsame Verwaltungsmechanismen für Anwendungsfälle der urbanen Mobilität in 9 Städten und Regionen in ganz Europa auf.

Daher sind erhebliche Anstrengungen erforderlich, um diese Ansätze vollständig in eine kohärente und effiziente Datenraumumgebung zu integrieren, die die vielfältigen Bedürfnisse der CCAM-Forschungsgemeinschaft und der Industrie effektiv unterstützen kann. Darüber hinaus sind umfangreiche Datensätze auch für die Entwicklung von Low-Level-Modulen wie Fahrerüberwachungssysteme, Wahrnehmungssysteme und Entscheidungsalgorithmen sowie für Sensoren wie GNSS, Radar, Kameras und Lidar unerlässlich. Projekte wie AIthena[7] und AWARE2ALL[8] haben zwar wertvolle Datensätze generiert, aber das Fehlen einer zentralen Speicherung und eines zentralen Zugriffs beeinträchtigt deren Nutzen. Daher besteht ein dringender Bedarf, solche Datensätze in einen einheitlichen CCAM-Datenraum einzubinden, der mit dem Datenraumkonzept übereinstimmt und die gemeinsamen Bausteine nutzt.

Durch die Einrichtung robuster Schnittstellen, Ontologien und Datenverwaltungsarchitekturen können die CCAM-Forschungsgemeinschaft und die Industrie vorhandene Daten effektiv nutzen und wiederverwenden, wodurch die Kosten gesenkt und die Entwicklung und Validierung von CCAM-Lösungen, einschließlich der Erstellung digitaler Zwillinge durch synthetische Daten, erleichtert werden. Der verstärkte Datenaustausch zwischen den CCAM-Akteuren sollte auch den nationalen Behörden und den Betreibern bei ihren Bemühungen zugute kommen, Kennzahlen zu erheben, um die Auswirkungen von CCAM-Lösungen auf Sicherheit, Wirtschaft und Gesellschaft zu überwachen.

Von den vorgeschlagenen Maßnahmen zu diesem Thema wird erwartet, dass sie alle folgenden Aspekte berücksichtigen:

  • Ermitteln Sie, wie die Datenräume für CCAM-Anwendungen weiterentwickelt werden können, indem Sie bestehende Datenräume miteinander verbinden und Datenlücken schließen;
  • Identifizieren Sie den Harmonisierungs- und Standardisierungsbedarf für Taxonomien, Schnittstellen und Datenformate, um den CCAM-Datenaustausch voranzutreiben und die CCAM-Taxonomien im CCAM-Testdatenraum zu erweitern und zu implementieren;
  • Identifizierung des Informationsbedarfs und der Referenzdaten für die von den Mitgliedstaaten und assoziierten Ländern erhobenen KPIs (soweit relevant und möglich), z. B. für sozioökonomische Statistiken auf hoher Ebene, Unfälle, Infrastruktur, Fahrzeuge;
  • Einrichtung einer föderierten CCAM-Datenaustauschplattform mit Tools und Governance, einschließlich eines tragfähigen Geschäftsmodells, um die Dauerhaftigkeit der Plattform zu gewährleisten, die die gemeinsame Nutzung von Daten für die Industrie, Sozialpartner, Behörden und Hochschulen erleichtert, die spezifische Anwendungsfälle unterstützen, die mit folgenden Aspekten zusammenhängen: groß angelegte Demonstrationen, Generierung und Pflege digitaler Zwillinge und Darstellung von Szenarien (für die Entwicklung oder Validierung), Leistungs- und Sicherheitsbewertung, Daten zum Fahrerverhalten unter realen und synthetischen Fahrbedingungen, Überwachung der ADS-Regulierung, KI-Modellschulung und gemeinsame Informationsquelle für Statistiken und Leistungsindikatoren auf nationaler/EU-Ebene;
  • Identifizieren und beschreiben Sie Methoden/Algorithmen/Prozesse zur Verfeinerung und Nutzung von Daten für die spezifischen Anwendungsfälle, die von der Plattform behandelt werden;
  • Identifizieren Sie die Auswirkungen der EU-Datenschutz-Grundverordnung (GDPR) auf KI-Lern-Workflows und mögliche Abhilfemaßnahmen.

Es wird eine starke Ausrichtung auf den gemeinsamen europäischen Mobilitätsdatenraum und damit verbundene Projekte[9] erwartet. Die Arbeit sollte die Kohärenz und Interoperabilität mit anderen gemeinsamen europäischen Datenräumen sicherstellen, insbesondere in Bezug auf den sektorübergreifenden Plan und die Bausteine, indem sie mit dem Data Spaces Support Centre abgestimmt wird und soweit wie möglich die intelligente Cloud-to-Edge-Middleware-Plattform Simpl[10] verwendet. Die Arbeit sollte auf den Ergebnissen des FAME-Projekts und des FAME-Testdatenraums(Data Sharing - Connected Automated Driving) aufbauen. Schließlich werden Verbindungen zu verwandten Aktivitäten im Rahmen des künftigen Europäischen Konsortiums für digitale Infrastrukturen(EDIC) für Mobilitäts- und Logistikdaten und eine Zusammenarbeit mit der Gruppe der Vertreter der Staaten (SRG) der CCAM-Partnerschaft erwartet. Besonderes Augenmerk sollte auf die Festlegung von Interoperabilitätsstandards für die gemeinsame Nutzung von Daten innerhalb und zwischen Datenökosystemen gelegt werden, und zwar durch die Umsetzung der FAIR-Datengrundsätze und die Nutzung bereits eingeführter Praktiken, insbesondere in relevanten gemeinsamen europäischen Datenräumen.

Um die erwarteten Ergebnisse zu erzielen, wird die internationale Zusammenarbeit insbesondere mit Japan und den Vereinigten Staaten, aber auch mit anderen relevanten strategischen Partnern in Drittländern gefördert.

Mit diesem Thema wird die ko-programmierte Europäische Partnerschaft 'Vernetzte, kooperative und automatisierte Mobilität' (CCAM) umgesetzt. Daher wird von den Projekten, die aus diesem Thema hervorgehen, erwartet, dass sie der Europäischen Partnerschaft 'Vernetzte, kooperative und automatisierte Mobilität' (CCAM) über die Ergebnisse berichten, um die Überwachung ihrer KPIs zu unterstützen.

Es wird erwartet, dass die Projekte, die aus diesem Thema hervorgehen, die Gemeinsame Europäische Bewertungsmethodik (EU-CEM) für CCAM[11] anwenden.

[1] Schaffung eines gemeinsamen europäischen Mobilitätsdatenraums - Europäische Kommission (europa.eu)

[2] Rahmen für die Koordinierung der automatisierten Mobilität in Europa, Finanzhilfevereinbarung ID: 101069898.

[3] Safety assUraNce fRamework for connected, automated mobIlity SystEms, grant agreement ID: 101069573.

[4] Reale und synthetische Szenarien für die Entwicklung, das Training, den virtuellen Test und die Validierung von CCAM-Systemen, Grant Agreement ID: 101146542.

[5] Blaupause für Datenräume

[6] Siehe für weitere Informationen: https://deployemds.eu/

[7] KI-basiertes CCAM: Vertrauenswürdig, erklärbar und rechenschaftspflichtig, Grant Agreement ID: 101076754.

[8] Sicherheitssysteme und Mensch-Maschine-Schnittstellen, die auf verschiedene Bevölkerungsgruppen ausgerichtet sind, für zukünftige Szenarien mit einem zunehmenden Anteil hochautomatisierter Fahrzeuge, Grant Agreement ID: 101076868.

[9] Der ausgezeichnete Vorschlag sollte auf den Ergebnissen der vorbereitenden Maßnahme PrepDSpace4Mobility und der EMDS-Studie im Rahmen der CEF aufbauen. Er sollte mit dem deployEMDS-Projekt und der zukünftigen Aktion unter der Aufforderung DIGITAL-2024-CLOUD-AI-06-MOBSPACE zusammenarbeiten und diese aufeinander abstimmen.

[10] Weitere Informationen finden Sie hier.

[11] Sehen Sie sich die Bewertungsmethodik hier an.

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