Technologie-Radar
Cyberagentur will Maschinelles Lernen robuster und sicherer machen
Dritte Phase Forschungsprogramms Robustes und Sicheres Maschinelles Lernen läuft bis November 2025.
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Technologie-Radar
Neues Trainingskonzept führt zu zuverlässigeren KI-basierten Entscheidungssystemen
MIT-Forscher entwickeln einen effizienten Weg zum Training von KI-Agenten, die besser mit Abweichungen der trainierten Aufgabenstellungen zurechtkommen.
Technologie-Radar
Automatisierte Dokumentation für virtuelle Crashtests dank Maschinellem Lernen
Durch neue Methoden des Maschinellen Lernens (ML) lassen sich Daten aus der Crashtest-Entwicklung nun besser analysieren und verwerten. Damit soll der Entwicklungsprozess vereinfacht und effizienter gestaltet werden.
News
Microchip: 64-bit-Prozessorfamilie für maschinelles Lernen
Microchip hat die PIC64-GX Mikroprozessor-Familie vorgestellt, die für intelligente Bildverarbeitung und maschinelles Lernen konzipiert ist.
News
NXP: Single-Chip-Lösung für Radio- und Audioverarbeitung
Die neue Audio SAF9xxx-Familie von NXP enthält eine neuronale Netzwerk-Engine und Hardware-Beschleuniger.
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.
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.
News
Infineon: Kooperation mit Aurora bei Predictive-Maintenance-Lösungen
CES: Unternehmen stelle KI-basierte Lösungen vor, die die langfristige Zuverlässigkeit und Sicherheit kritischer Automotive-Komponenten verbessern sollen.
Technologie-Radar
Synthetische Bilder setzen neue Maßstäbe für effizientes KI-Training
Forscher des MIT ebnen den Weg für effizienteres und weniger verzerrtes Training von KI-Modellen.
Medienspiegel
Webinar: Reduce Battery Test Time & Cost with Machine Learning
Herausforderungen beim Batterietest und optimale Versuchsplanung mit Human-in-the Loop-ML-Technik, die Test mit maximaler Wirkung vorschlägt.