Autonomes Fahren (Mobility)
KI erkennt potenziell kritische Verkehrssituationen sieben Sekunden im Voraus

KI erkennt potenziell kritische Verkehrssituationen sieben Sekunden im Voraus

Apr 8, 2021 |

Ein Forschungsteam der Technischen Universität München (TUM) hat ein neues Frühwarnsystem für autonome Fahrzeuge entwickelt, das mit künstlicher Intelligenz aus Tausenden realen Verkehrssituationen lernt. Eine Studie in Zusammenarbeit mit der BMW Group zeigt, dass das System bei heutigen selbstfahrenden Entwicklungsfahrzeugen bereits sieben Sekunden im Voraus mit mehr als 85 Prozent Genauigkeit vor einer potenziell kritischen Situation warnen kann, die die Autos noch nicht allein meistern können.

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Bild: Continental
Bild: Continental
Forschungsprojekt zum automatisierten Fahren

Forschungsprojekt zum automatisierten Fahren

Aug 20, 2020 | ,

Gemeinsam mit zwei anderen Universitäten und dem Technologieunternehmen Continental forscht die Universität Bremen zum automatisierten Fahren. In dem Projekt Proreta geht es um das Erkennen komplexer Verkehrssituationen in Innenstädten, eine der anspruchsvollsten Aufgaben für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Fahrzeug. An der Universität Bremen ist die Arbeitsgruppe Kognitive Neuroinformatik daran beteiligt.

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Bild: Trapo AG
Bild: Trapo AG
Datenmanagementsysteme als Basis für KI-Einsatz im Lager

Datenmanagementsysteme als Basis für KI-Einsatz im Lager

Jan 13, 2020 |

In der digitalisierten Materialwirtschaft berechnen Algorithmen ideale Transportwege in Lager und Produktion, Maschinen melden selbstständig, wenn sie neues Material benötigen und Transportsysteme steuern autonom durch Werkhallen. Ebenso lassen sich Eingaben von Daten ins ERP-System durch künstliche Intelligenz (KI) vereinfachen. Als Grundlage für den KI-Einsatz wird Zugriff auf die richtigen Daten benötigt. Die Trapo AG, Partner für industrielle Automatisierung in der Verpackungsindustrie, hat das Datenmanagementsystem TIM entwickelt. Die Lösung ermöglicht es Anwendern, Verkaufs- und Produktionszahlen sowie detaillierte Informationen zu
Anlagenzuständen weltweit in Echtzeit abzurufen.

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