Alexander Pretschner

Eine Herausforderung beim Test maschinengelernter Softwarekomponenten ist, dass es keine präzise Spezifikation des Verhaltens gibt – denn gäbe es eine solche Spezifikation, wäre Maschinenlernen nicht die Implementierung der Wahl. Eine Spezifikation ist aber notwendig, um die in einem Test codierte erwartete Ausgabe zu spezifizieren. Dieselbe Herausforderung sehen wir für cyberphysikalische Systeme wie autonome Fahrzeuge, für die es ebenfalls keine präzisen Systemspezifikationen gibt, was neben anderen Gründen auch daran liegt, dass in solchen Systemen maschinengelernte Komponenten verbaut werden. Im Vortrag zeigen wir, warum selbst Milliarden aufgezeichneter Fahrten i.A. keine guten Tests sein können, wie man diese aufgezeichneten Fahrten aber zur Ableitung von Szenariotypen („Spurwechsel auf einer zweispurigen Autobahn“) verwenden kann, wie das Sollverhalten spezifiziert und wie dann systemspezifische Testfälle automatisiert generieren werden können.