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LUPA-Electronics GmbH / Berlin

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Sicheres Autonomes Fahren mit Probabilistischen Neuronalen Netzen

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Wir Menschen sind in der Lage unter widrigen Bedingungen z.B. bei eingeschränkter Sicht, oder bei Störungen komplexe Vorgänge wahrzunehmen, vorherzusagen und innerhalb von wenigen Millisekunden zusammenhängende Entscheidungen zu treffen. Mit dem zunehmenden Grad der Automatisierung steigen auch die Anforderungen an künstliche Systeme. Immer komplexere und größere Datenmengen müssen verarbeitet werden um autonome Entscheidungen zu treffen. Mit gängigen KI Ansätzen stoßen wir aufgrund der konvergierenden Miniaturisierung an Grenzen, die z.B. im Bereich des autonomen Fahrens nicht ausreichen, um ein sicheres autonomes System zu entwickeln.

Ziel dieser Forschung ist es probabilistische Vorhersagemodelle in massiv parallelisierbaren neuronalen Netzen zu implementieren und mit diesen komplexe Entscheidungen Aufgrund erlernter interner Vorhersagemodelle zu treffen. Die neuronalen Modelle verarbeiten hoch dimensionale Daten moderner und innovativer taktiler und visueller Sensoren. Wir testen die neuronalen Vorhersage und Entscheidungsmodelle in humanoiden Roboteranwendungen in dynamischen Umgebungen.

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