Technologie-Radar
Kamera erkennt Verkehrsteilnehmer und Hindernisse hundertmal schneller als aktuelle Autokameras
Künstliche Intelligenz in Kombination mit vom menschlichen Auge inspirierter Kamera bringt erhebliche Verbesserungen.
Künstliche Intelligenz (KI)
Technologie-Radar
Künstliche Intelligenz: Algorithmen und Chips zusammen entwickelt
Das Projekt EDAI verfolgt einen neuen Ansatz zur Entwicklung von KI-Chips, indem es Algorithmen und Hardware von Anfang an gemeinsam optimiert.
Fachberichte & White Paper
Interview: Dr. Stolle vom Fraunhofer IKS über KI beim autonomen Fahren
Dr. Stolle vom Fraunhofer IKS erklärt er die unterschiedlichen Ansätze für autonomes Fahren und welche Herausforderungen noch zu lösen sind.
Branchen-News
TUM: Münchner gewinnen A2RL mit vollständig KI-gesteuertem Rennauto
Geschwindigkeiten bis 250 km/h und erfolgreiche Überholmanöver auf Rennstrecke in Abu Dhabi bringen der TUM den Sieg.
News
Elektrobit: Digitales Cockpit mit KI-Unterstützung
Gebogenes Display für ein hochimmersives Erlebnis im Fahrzeug auf der Hannover Messe 2024
Fachberichte & White Paper
Interview: KI-Agent unterstützt Safety-Entwickler
Der neue Fraunhofer IKS Safety Companion ist ein KI-Agent, der menschliche Entwickler bei sicherheitskritischen Aufgaben unterstützen soll.
News
Arm: Automotive-IP für KI-beschleunigte, rechenintensive Anwendungen
Mehr Rechenleistung, Sicherheit, Skalierbarkeit und Flexibilität für SoC-Entwickler im Automobilbereich.
News
Autobrains: Neuartige KI für ADAS Edge Cases
Die Architektur von Liquid AI passt sich dynamisch dem Fahrumfeld an und aktiviert nur relevante KI-Module, wenn sie benötigt werden.
Branchen-News
Bosch und Microsoft: Mehr Komfort und höhere Sicherheit mit generativer KI
Generative KI soll es ermöglichen, Situationen einzuschätzen, entsprechend zu reagieren und so Verkehrsteilnehmer noch besser zu schützen.
News
Imagimob: ML-Modellierungsworkflows auf verschiedenen Abstraktionsebenen visualisieren und bearbeiten
Benutzer von Imagimob Studio können jetzt ihre Modellierungsworkflows für maschinelles Lernen visualisieren und erweiterte Funktionen nutzen.