KI-Delta Learning - Methoden und Werkzeugen zur effizienten Erweiterung und Transformation vorhandener KI-Module autonomer Fahrzeuge

Ziel von KI-Delta Learning ist die Entwicklung von Methoden und Werkzeugen zur effizienten Erweiterung und Transformation vorhandener KI-Module autonomer Fahrzeuge auf die Herausforderungen neuer Domänen oder komplexerer Szenarien. Zentrale Fragestellungen sind: Wie kann gelerntes Wissen weiter genutzt werden, auch wenn ein neuer Sensor genutzt wird, wie kann ein KI-System mit einer neuen Umwelt zurechtkommen ohne alles von vorn zu lernen oder wie kann ein Trainingsprozess speziell für Deltas aussehen.

Das Projekt fokussiert sich dabei auf drei Kernbereiche:

1) dem Transfer-Learning – dem Delta zwischen der bisher trainierten und einer neuen Domäne

2) der Didaktik – wie Deltas im Lernprozess begegnet werden kann und

3) der Automotive-Tauglichkeit – dem Delta zwischen Automotive-Anforderungen und aktuellen KI-Ansätzen. Zusätzlich werden im Projekt Daten gewonnen, um die neuartigen Ansätze entwickeln, demonstrieren und evaluieren zu können.