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ATZ - Automobiltechnische Zeitschrift
Erschienen in:

01.04.2022 | Forschung

KI-Engineering für Mobilitätsanwendungen - Datenbasis aus dem Reallabor

verfasst von: Michael Weber, Marc René Zofka, Patrick Schulz, Alexander Viehl

Erschienen in: ATZ - Automobiltechnische Zeitschrift | Ausgabe 4/2022

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Auszug

Der Fachbeitrag behandelt die Herausforderungen und Lösungsansätze bei der Entwicklung von KI-basierten Mobilitätsanwendungen, insbesondere im Bereich des autonomen Fahrens. Das FZI Forschungszentrum Informatik stellt das systematische Vorgehensmodell Paise vor, das den Wechsel vom explorativen zum zielgerichteten Vorgehen in der KI-Systementwicklung ermöglicht. Ein zentraler Aspekt ist die Nutzung des Testfelds TAF-BW zur Erfassung realer Daten, die zur Validierung und Verbesserung von KI-Funktionen dienen. Am Beispiel der VRU-Erkennung wird gezeigt, wie Daten gesammelt, aufbereitet und in Modelle integriert werden, um die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen zu steigern. Die Kombination von Paise und TAF-BW bietet insbesondere kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) unterstützende Angebote zur Entwicklung innovativer KI-Anwendungen im Mobilitätssektor.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Metadaten
Titel
KI-Engineering für Mobilitätsanwendungen - Datenbasis aus dem Reallabor
verfasst von
Michael Weber
Marc René Zofka
Patrick Schulz
Alexander Viehl
Publikationsdatum
01.04.2022
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden
Erschienen in
ATZ - Automobiltechnische Zeitschrift / Ausgabe 4/2022
Print ISSN: 0001-2785
Elektronische ISSN: 2192-8800
DOI
https://doi.org/10.1007/s35148-022-0833-4

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