AI-drivet beslutstöd för säkerhetskritisk produktutveckling (TRASE)
| Diarienummer | |
| Koordinator | Kiselsmedjan AB |
| Bidrag från Vinnova | 4 477 883 kronor |
| Projektets löptid | april 2026 - april 2028 |
| Status | Pågående |
| Utlysning | Avancerad digitalisering - Industriell behovsdriven innovation |
| Ansökningsomgång | Tillämpad AI för industrin genom avancerad digitalisering 2026 |
Syfte och mål
Syftet med TRASE är att utveckla och validera Forge, en agentisk AI-plattform för produktutveckling av säkerhetskritiska system, i verkliga FoU-miljöer. Forge ska navigera, analysera och bearbeta produktdata såsom krav, tester och teknisk dokumentation, och leverera resultat som är mer tillförlitliga och verifierbara än befintliga verktyg. Målet är AI-baserat beslutsstöd och analys som tillgodogöras i säkerhetskritisk produktutveckling, och möjliggöra betydande produktivitetsvinster.
Förväntade effekter och resultat
Projektet levererar Forge som en agentisk mjukvaruplattform för produktutveckling, ett AI benchmarking-ramverk från Chalmers Industriteknik som mäter systemets tillförlitlighet, samt validerade användningsfall hos Einride och DREV. Projektet förväntas bidra till tillämpad AI-forskning. På lång sikt bidrar resultaten till snabbare och säkrare svensk produktutveckling, stärkt konkurrenskraft och ökad användning av spårbar, verifierbar AI inom säkerhetskritisk ingenjörsverksamhet.
Planerat upplägg och genomförande
Forge (Kiselsmedjan AB) koordinerar projektet och utvecklar den agentiska mjukvaruplattformen. Valideringen sker i två parallella industriella användningsfall: ML-validering för autonoma fordon hos Einride och systemsäkerhet för mekatroniska system hos DREV. Chalmers Industriteknik utvecklar ett benchmarking-ramverk som mäter agentens prestanda över en mängd användarfall och prestandamått inom säkerhetskritisk produktutveckling.