Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen werden die Medizintechnik der nahen Zukunft prägen. Aber komplexe Verfahren des Machine Learning stellen Forscherinnen und Forscher vor ein Problem: Das Ausschließen von Fehlern vor der Inbetriebnahme autonomer Systeme sowie die zuverlässige Erkennung von Fehlern zur Laufzeit sind aufwendig und anspruchsvoll.

Der Safe Intelligence Blog des Fraunhofer IKS startet mit einer großen Änderung ins neue Jahr: Ab sofort gibt es auch eine englischsprachige Version des Blogs.

Auch der Safe Intelligence Blog des Fraunhofer IKS geht jetzt in die Weihnachtspause. Doch 2022 warten wieder spannende Beiträge über Events, Technologien und Projekte auf Sie.

Die sichere Erkennung von Personen und Objekten ist eine Voraussetzung für autonomes Fahren. Im Rahmen des ADA Lovelace Center haben Forscherinnen und Forscher zwei ineinandergreifende Ansätze entwickelt, um Deep Learning-Methoden sicher und zuverlässig in die Fahrentscheidung autonomer Autos zu integrieren.

Die internationale Fachkonferenz EAI IC4S verleiht den Preis für den besten Fachbeitrag an das Fraunhofer IKS. Thema des Papers ist ein Konzept für die sichere und effiziente Zusammenarbeit Autonomer Mobiler Roboter (AMR) mit Menschen in gemeinsam genutzten Bereichen.

Rund 100 Expertinnen und Experten für die ganzheitliche Sicherheit von Straßenfahrzeugen nahmen an der 20. Internationalen Fachtagung »Safetronic« teil. Vor allem Qualität und Ausgewogenheit des Vortragsprogramms fand bei den Teilnehmenden Anklang.

Als Forscher am Fraunhofer IKS und Teilnehmer des Programms Marie-Sklodowska-Curie Actions (MSCA) beschäftigt sich João-Vitor Zacchi mit der sicheren Wahrnehmung beim autonomen Fahren. Er wuchs in Brasilien auf und lebte in Frankreich, bevor er nach München zog. Teil 14 der Porträtreihe über unsere Mitarbeiter.

Fußgänger müssen vom System in autonomen Fahrzeugen zuverlässig erkannt werden. Das übernehmen hauptsächlich Deep-Learning-Ansätze. Deren Ergebnisse müssen aber im Vergleich zu klassischer Software zusätzlich überprüft und verifiziert werden, was verschiedene, aufwendige technische Maßnahmen voraussetzt. Welche das sind, skizziert dieser Beitrag. Ein Überblick.

Schon von klein auf war Jeanette Lorenz völlig klar, dass sie in die Wissenschaft möchte. Heute forscht sie am Fraunhofer IKS daran, zuverlässiges und robustes Quantencomputing zu ermöglichen. Teil 13 der Serie von Porträts unserer Mitarbeitenden.

In der modernen Lagerlogistik ist Geschwindigkeit ein entscheidender Erfolgsfaktor. Dafür sorgen unter anderem autonome mobile Roboter (AMR). Um ihre Aufgaben zu erfüllen, müssen sie möglichst flexibel auf neue Umgebungsbedingungen und Lagerwaren reagieren. ResilientSOA, das Framework des Fraunhofer IKS, schafft die Voraussetzungen dafür. Wie das genau funktioniert, erläutert Projektleiter Florian Wörter im Interview.