Über Kleinanzeigen auf der Jagd nach neuen Minds? NEIN! Das sind nicht wir und bitte reagiert nicht darauf. Das ist fake! Wir suchen euch über die üblichen bekannten Plattformen, oder auch direkt in unseren Social Media Kanälen wie LinkedIn, Facebook, XING und Twitter. Findet uns dort und tretet in Kontakt mit uns. Wir freuen uns auf euch!

Zakończenie projektu KI Absicherung – argumenty za bezpieczeństwem autonomicznej jazdy

23 czerwca 2022 r. został zakonczony projekt KI Versicherung. W ramach tej flagowej inicjatywy na rzecz autonomicznej i połączonej jazdy zainicjowanej przez VDA (niemieckiego Stowarzyszenia Przemysłu Samochodowego) i finansowanej przez niemieckie Federalne Ministerstwo Gospodarki i Ochrony Klimatu, jej uczestnicy, wywodzący się z sektorów przemysłu i nauki, przeanalizowali kluczowe kwestie związane z zabezpieczeniem funkcji opartych na sztucznej inteligencji w wysoce zautomatyzowanej jeździe.

Jak to działa?
Głębokie sieci neuronowe (Deep Neural Networks) odgrywają decydującą rolę w realizacji wysoce zautomatyzowanej i autonomicznej jazdy. Wykorzystują dane z czujników do zrozumienia otoczenia, na przykład identyfikacji pieszych i pomagają dostrzec i rozróżnić różne przeszkody. To jedyny sposób na umożliwienie wysoce zautomatyzowanej jazdy, w której pojazd może i musi odpowiednio reagować na różne sytuacje.

Po co powstało KI Absicherung?
Założeniem projektu było wypracowanie konsensusu branżowego w kwestii usystematyzowania metodologii akceptacji funkcji sztucznej inteligencji w dziedzinie jazdy autonomicznej. Firma QualityMinds była aktywnie zaangażowana w projekt przez trzy lata i podejmowała różne zadania w ramach pakietu roboczego „Dane Syntetyczne”. Oprócz wsparcia w tworzeniu syntetycznego zbioru danych, m.in. poprzez inżynierię wymagań i funkcję „bramy jakości”, zbadaliśmy tak zwane przypadki skrajne (corner cases). Są to sytuacje, w których sieć neuronowa reaguje na swoje otoczenie w nieoczekiwany sposób. Należy wtedy określić, w których obszarach sztucznej inteligencji odpowiedzialna za nie sieć neuronowa nie działa zgodnie z oczekiwaniami i gdzie istnieje potrzeba zmian.

Nasza praca i zbiór danych wspólnie stworzony w ramach projektu przyczyniły się do zidentyfikowania poważnych wyzwań związanych z wdrożeniem autonomicznej jazdy. Metodologia walidacji, która została już zaprezentowana publicznie, jak i załączone dowody na wyprowadzenie systematycznych metod testowania i szkolenia, są obecnie nie tylko stosowane w badaniach w Niemczech, ale dołączyły również do międzynarodowej standaryzacji, m.in. jako ISO/PAS 8800.

W ramach projektu powstały również liczne publikacje naukowe. Niels Heller i Namrata Gurung z QualityMinds przedstawili na konferencji DATA 2022 w Lizbonie prezentację dotyczącą automatycznego tworzenia zbioru danych przypadków skrajnych.

QualityMinds pragnie podziękować wszystkim 24 zaangażowanym partnerom, a także innym uczestnikom, koordynatorom i sponsorom projektu. Nadal prowadzimy badania z zakresu AI, m.in. w projekcie Fraunhofer IAIS „Attention – sztuczna inteligencja do przewidywania obrażeń w czasie rzeczywistym”.

Więcej informacji znajdziesz pod adresem https://www.ki-absicherung-projekt.de/en/ lub oczywiście nawiązując z nami kontakt!

0 komentarzy

Wyślij komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.

autonomous driving

Napisane przez

Bastian Karl Knerr