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KI-Delta Learning

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.

Grunddaten
Projektname:  

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

Teilvorhaben: Mensch-zentrierte Sensor-Simulationsansätze (KI Delta Learning)

Laufzeit:  Januar 2020 - Dezember 2022
Fördergeber:  Bundesministerium für Wirtschaft und Energie                 
Projektkoordinator:  Mercedes AG
Projektpartner:  
  • Daimler AG
  • BMW - Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft
  • Volkswagen AG
  • Robert Bosch GmbH
  • Valeo Schalter und Sensoren GmbH
  • Visteon Electronics Germany GmbH
  • CMORe Automotive GmbH
  • Hella Agalia Mobile Vision GmbH
  • FZI
Ansprechpartner/innen
Cristóbal Curio

Cristóbal Curio , Prof. Dr.-Ing.

cristobal.curio@dont-want-spam.reutlingen-university.de | +49 7121 271 4005

Weiterführende Links
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