Blog 9 Schlagwort: Autonomes Fahren

Autonomes Fahren | LAMARR

|Darstellungsschema

Ein Ansatz zum granularen Testen von tiefen neuronalen Netzen

1. Juni 2022

Sujan Sai
Gannamaneni

Vor dem Einsatz neuer Technologien wie Deep Learning (DL) in sicherheitskritischen Anwendungen ist die Einführung strenger Test- und Zertifizierungsverfahren unerlässlich. Wir schlagen einen Testansatz vor, der Schwachstellen in DL-Modellen identifizieren könnte.

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|Geringe Kontraste erschweren die Verarbeitung durch ein ML-Modell|Aleatorische und epistemische Unsicherheit|Aleatorische und epistemische Unsicherheit

Unsicherheitsschätzung: Wissen, ob man nichts weiß

30. März 2022

Joachim
Sicking
Maram
Akila

KI-Anwendungen kommen zunehmend in kritischen Bereichen zum Einsatz, in denen Fehlentscheidungen unter Umständen zu Personen- oder Sachschäden führen können. Der Einsatz von Unsicherheitsschätzung kann hier einen Beitrag zu erhöhter Verlässlichkeit leisten.

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|Szene aus dem Straßenverkehr mit verschiedenen Gruppen von Fußgängern|Schritte zur Beschreibung der Umgebung als Regeln|

Pflanzen laufen nicht auf der Straße: Mithilfe von menschlichem Wissen zu einer verlässlichen semantischen Segmentierung

17. November 2021

Linara
Adilova

Die datengesteuerte Sensorinterpretation beim autonomen Fahren kann manchmal zu sehr unplausiblen Vorhersagen führen. Ein teils von Menschen entworfener, teils gelernter Regelsatz kann bestehende tiefe neuronale Netze, die Low-Level-Sensorinformationen verarbeiten, zuverlässig machen.

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|Aufteilung des Datensatzes in Trainingsmenge

Vorfahrt für sicheres Maschinelles Lernen: Zur Robustheit Neuronaler Netze

14. Juli 2021

Luise
Weickhmann

Feindliche Angriffe auf Vorhersagemodelle des Maschinellen Lernens, zum Beispiel beim autonomen Fahren, könnten zu großem (Personen-)Schaden führen. Mit Hilfe von Abwehrmechanismen können ML-Modelle geschützt und ihre Robustheit gegenüber Angriffen erhöht werden.

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KI-Absicherung Blogbeitrag|KI-Absicherung im autonomen Fahren

Der Weg zur abgesicherten KI: Ein Überblick über praktische Methoden

24. März 2021

Michael
Mock
Sebastian
Houben

Sicherheitskritische Systeme, wie beispielsweise selbstfahrende Autos, stellen neue, hohe Anforderungen an KI-Modelle. Vielerorts wird hierzu an Lösungsansätzen geforscht, ein umfassender Überblick wurde jetzt durch ein Übersichtspapier des Konsortiums „KI-Absicherung“ geschaffen.

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