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Sichere, robuste, und erklärbare Künstliche Intelligenz Methoden für Perzeption (online)

* Presenting author
Day / Time: 21.03.2022, 13:35-14:00
Room: 47-03
Typ: Vortrag (strukturierte Sitzung)
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Abstract:

Methoden der künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere Deep Learning, haben in den vergangenen Jahren massiv dazu beigetragen die Leistung von Signalverarbeitungs-Algorithmen zu steigern, und damit Anwendungen in der physischen Welt, wie z.B. Automatisiertes Fahren zu ermöglichen. Insbesondere die Wahrnehmung der Umgebung anhand von vielfältigen Sensorsignalen, u.a. mit Kameras, Radar, Ultraschall, Lidar, oder Mikrophonen, stellt eine große Herausforderung dar. Anders als in akademischen Datensätzen muss man bei der Anwendung im echten Fahrzeug mit unvorhersehbaren Fehlerquellen rechnen: ungewöhnliche Wetter- oder Verkehrssituationen, unbekannte Objekte, oder verrauschte Sensoren. In präsentiere neueste Erkenntnisse aus der KI Forschung bei Bosch vor, mit denen die Robustheit von Neuronalen Netzwerken untersucht und erhöht werden kann. Weiters wird gezeigt wie die Entscheidungen neuronaler Netze erklärbar gemacht werden, um problematische gelernte Zusammenhänge zu erkennen und zu beseitigen. Um solche Algorithmen auch auf Chips mit eingeschränkter Rechenkapazität im Feld laufen lassen zu können, stelle ich die neuronale Architektursuche vor, mit der Genauigkeit und Effizienz von Deep Learning optimiert werden kann. Anwendungen in verschiedenen sensorischen Domänen, u.a. für Video und Radar, werden gezeigt, und die Übertragbarkeit auf akustische Anwendungen besprochen. Die vorgestellten Methoden sind mächtige Werkzeuge um komplexe Echtwelt-Probleme mit KI Methoden zu adressieren, und deren Performanz und Effizienz kontinuierlich zu steigern.

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