Open Project Days gehen in Sankt Augustin in die zweite Runde
17.01.23 - Zum zweiten Mal haben sich die Partner der KI Familienprojekte (KI Wissen, KI Delta Learning, KI Data Tooling) getroffen, um sich über das Themenfeld effiziente, wissensbasierte KI-Systeme auszutauschen. Über 80 Teilnehmer*innen aus Industrie, KMU und Wissenschaft nutzten die Gelegenheit, sich aus erster Hand über die Fortschritte im Projekt KI Wissen zu informieren und Projektinhalte in der persönlichen Begegnung zu diskutieren.
Gastgeber der Veranstaltung am 17. Januar 2023 war das KI Wissen-Projektteam um Dr. Jörg Dietrich vom Konsortialführer Continental AG. Die Veranstaltung fand in den Räumlichkeiten von Schloss Birlinghoven bei Sankt Augustin statt, dem Sitz des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse und Informationssysteme IAIS. Das Institut ist einer der 15 Projektpartner und hat mit Benjamin Wulff den Co-Lead im Teilprojekt „Wissensextraktion“ inne. Jedes der vier Teilprojekte – Wissensintegration, Wissensextraktion, Wissenskonformität sowie Enabler, Integration und Demonstration – stellte den Projektstand und -fortschritt ausgiebig vor.
Ernst Stöckl-Pukall vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) als Fördermittelgeber begrüßte neben Projektkoordinator Dr. Jörg Dietrich die Gäste. Spannende Impulse setzten die beiden Keynotes von Dr. Ulrich Eberle von Opel Automobile / Stellantis über die „Validierung des autonomen Fahrens im Spannungsfeld von realen und synthetischen Daten“ sowie von Prof. Dr. Daniel Neider von der Technischen Universität Dortmund zum Thema „Sicherheitsgarantien für neuronale Netze“. Darüber hinaus gaben die Leiter*innen der vier Teilprojekte einen umfassenden Einblick in die laufenden Arbeiten und zu den bereits abgeschlossenen Meilensteinen. Eine Poster Session rundete den Open Project Day ab.
Bis zum Laufzeitende im Dezember 2023 wird im Projekt KI Wissen partnerschaftlich ein umfassendes Ökosystem für Wissen als Grundlage für effizientes Trainieren und die Absicherung von KI-Komponenten in autonomen Fahrzeugen entwickelt und aufgebaut. Anders als bisher basiert das Trainieren und Validieren von KI-Systemen für das autonome Fahren nicht mehr nur auf großen Datenmengen, sondern diese werden durch die Einbindung von bestehendem Wissen in KI-Funktionen ergänzt. Somit wird die Effizienz des Trainings erhöht und Entscheidungen können besser analysiert werden.
Bilder: Fraunhofer IAIS, EICT