Projekte

Ein zentraler Schwerpunkt des KI-Fortschrittzentrums ist die direkte Kooperation mit Industrieunternehmen: Machbarkeitsstudien (Quick Checks) und Projekte zur Entwicklung erster Prototypen (Exploring Projects) von KI-Anwendungen. Darüber hinaus zielen Konsortialprojekte und Innovationsnetzwerke auf einen unternehmensübergreifenden Austausch ab.

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  • Durch Machine Learning sollen Systemausfälle möglichst früh prädiziert werden. Die Modelle werden dabei mit einem Zeitreihendatensatz trainiert, der mit einem Monitoringsystem über ein Jahr aufgenommen wurde.

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  • © Fraunhofer IPA

    Physiksimulationen werden vermehrt eingesetzt, um Roboter in einer sicheren, digitalen Umgebung für Produktionsprozesse zu programmieren oder zu trainieren. Damit der Roboter die Prozesse erfolgreich erlernen kann, müssen die in der Simulation erzeugten Trainingsdaten den realen Prozess repräsentieren können.

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  • © Knorr-Bremse GmbH, Fraunhofer IPA

    Neuronale Netzwerke sollen zum autonomen Fahren von Kraftfahrzeugen eingesetzt werden. Diese werden häufig durch manuelle Fahrten trainiert. Hierbei nimmt ein Mess-System Daten von Sensoren auf, die dann zum Training der neuronalen Netze verwendet werden.

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  • © Fraunhofer IAO

    Adaptive Cruise Control (ACC) Systeme passen die Fahrzeuggeschwindigkeit an vorausfahrende Fahrzeuge, die aktuellen Verkehrsschilder, Kurven, die Straßengriffigkeit und andere Faktoren an. In diesem Projekt prüfen Fraunhofer IAO und INVENSITY GmbH, ob zukünftige ACC die Geschwindigkeit des Fahrzeugs und den Abstand zum vorausfahrenden Fahrzeug auch (als zusätzliche Stellgröße) an den Fahrerzustand anpassen können.

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  • © Krankenhaus-Service GmbH Schwarzwald

    Für die Versorgung der Patienten in Krankenhäusern mit den einzelnen Mahlzeiten werden in den Zentralküchen der Service GmbH Schwarzwald verschiedenste Speisen anhand der Kundenwünsche vorportioniert und anschließend ausgeliefert.

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  • © Fraunhofer IPA

    Bei Gefahrguteinsätzen muss die Feuerwehr Bild- und Videodaten schnell auswerten können, um z.B. Chemikalienaustritt schnell zu erkennen. Ein ML-Algorithmus beschleunigt diese Auswertung, indem er Gefahrgut-Klassifikationen und Stoffnummern auf Fotos automatisch ermittelt.

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  • © Danilo Brajovic, Fraunhofer IPA

    Beim Training von KI-Modellen und insbesondere neuronalen Netzen werden große Mengen von Daten benötigt. Aktuelle Forschungen zeigen, dass nicht alle Trainingsbilder gleich viel wert sind. So haben minderwertige Daten keinen oder sogar einen negativen Einfluss auf KI-Modelle und können ohne Genauigkeitseinbuße entfernt werden, um Kosten zu reduzieren.

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  • © Olivier Le Moal - Fotolia

    Der Quick Check zeigte die erfolgreiche Anwendung eines automatisierten, durch red-teaming inspirierten Analyseansatzes auf Grundlage von Bedrohungskonsolidierungen, gekoppelt mit einem lernenden System zur Berücksichtigung betriebswirtschaftlicher Grenzen bei der Maßnahmenauswahl zur regelmäßigen, ressourcensparenden Durchführung von Risikoanalysen.

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