Mit zwei Vorträgen ist das Fraunhofer IKS auf der Bitkom-Veranstaltung zum Quantencomputing am 11. und 12. Mai vertreten.
Wie können intelligente Systeme lernen, Aufgaben zu erledigen – und das allein durch Interaktion mit ihrer Umgebung? Damit beschäftigt sich Reinforcement Learning, ein Teilgebiet des Machine Learning. Dabei entstehen Probleme vor allem dann, wenn Situationen auftreten, die das System noch nicht kennt.
Auf der »LASER World of Photonics« in München zeigt das Fraunhofer IKS, wie klassische Computer kombiniert mit Quantenrechnern in Zukunft die Bilderkennung durch neuronale Netze deutlich präzisieren könnten. Anwendungsbeispiel ist die bildgestützte Diagnostik in der Medizin.
Können tiefe neuronale Netze in der Bildverarbeitung zuverlässig neue, unbekannte Testmuster erkennen? Erste Überlegungen zu verschiedenen Methoden - vor allem für sicherheitskritische Anwendungen.
Derzeit verfügbare Quantencomputer sind noch nicht leistungsstark genug, um industriell relevante Probleme im großen Stil lösen zu können. Das könnte sich in den nächsten zehn Jahren grundlegend ändern. Das Fraunhofer IKS arbeitet am robusten und zuverlässigen Einsatz von Quantencomputing-gestützten Lösungen und ermöglicht den leichten Zugang zu den Vorzügen des Quantencomputings, auch für mittelständische Unternehmen.
Die internationale Fachtagung Safetronic befasst sich mit der ganzheitlichen Sicherheit von Straßenfahrzeugen. Vorschläge für Konferenzbeiträge können bis 9. Mai 2022 eingereicht werden.
Theresa Wirth übersetzt medizinische Probleme in die Sprache der Informatik, um KI-basierte Lösungen zu finden. Was sie motiviert und wie sie ihren Weg in die angewandte Forschung gefunden hat, erzählt sie in Teil 16 der Serie von Porträts unserer Mitarbeitenden.
Chancengleichheit für Frauen entsteht nicht von selbst, wir müssen uns dafür einsetzen. Auch in der Wissenschaft ist es noch ein langer Weg zur Gleichberechtigung.
Deep Learning hat das Interesse am Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in immer mehr Systemen gesteigert. Auch das Reinforcement Learning (RL) hat einen Aufschwung erlebt, unter anderem durch Deep-RL-Modelle, die entwickelt wurden, um Atari-Spiele zu spielen und sogar Großmeister im Go-Spiel zu schlagen. Trotz dieser beeindruckenden Erfolge in jüngster Zeit kämpft RL jedoch noch immer, akzeptiert und erfolgreich eingesetzt zu werden, vor allem für sicherheitskritische Aufgaben wie Robotik, autonomes Fahren und industrielle Steuerung.
Dr. Kathrin Jaenicke koordiniert als Projektleiterin die thematische Neuausrichtung des Fraunhofer IKS. Warum sie nicht nur dort gern die Fäden in der Hand hält und wie aktives Networking ihre Karriere geprägt hat, erzählt sie in Teil 15 der Serie an Porträts unserer Mitarbeitenden.
