Damit eine künstliche Intelligenz in der Lage ist, sich immer besser an reale Umgebungssituationen anzupassen, müssen die wissenschaftlichen Methoden, nach denen sie trainiert wird, weiter verfeinert werden. Darin liegt auch der Schlüssel dafür, dass sich automatisierte Fahrzeuge im Fahren ohne Fahrer künftig sicher im Straßenverkehr fortbewegen können.
Der Forschungsverbund „KI Delta Learning“ ist ein Konsortium, bei dem sich führende Hersteller aus der Automobilindustrie mit weiteren Branchenspezialisten aus der Wirtschaft und Instituten aus der Forschung und Wissenschaft zusammengeschlossen haben, um das autonome Fahren bis zur Serienreife weiterzuentwickeln. Unter der Federführung der Mercedes-Benz AG haben sich Wissenschaftler aus dem Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik als Projektpartner eben diesem Forschungsziel verschrieben. Prof. Dr.-Ing. Bin Yang, Institutsleiter des Instituts für Signalverarbeitung und Systemtheorie (ISS), und sein Mitarbeiter Robert Marsden koordinieren im Forschungsverbund beispielsweise die Weiterentwicklung der KI-Module für das autonome Fahren. Sie setzen neue, verfeinerte Methoden des maschinellen Lernens ein, um die eingesetzte künstliche Intelligenz so zu trainieren, dass diese unterschiedliche Situationen besser erkennt und dadurch in der Lage ist, ein sensibleres Verständnis für ihre Umwelt zu entwickeln. Damit sollen fahrerlose Systeme mittels eindeutiger Signalerkennung und Auswertung durch KI bei ihrem zukünftigen Einsatz auf der Straße zuverlässiger ihren Weg finden und auf unterschiedliche Szenarien im Straßenverkehr reagieren können.
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