Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI)

Kurzprofil

Das DFKI – mit den Standorten Kaiserslautern, Saarbrücken, Bremen, einem Projektbüro in Berlin, einem Labor in Niedersachsen und Außenstellen in St. Wendel und Trier – ist auf dem Gebiet innovativer Softwaretechnologien auf der Basis von Methoden der Künstlichen Intelligenz die führende wirtschaftsnahe Forschungseinrichtung Deutschlands. In der internationalen Wissenschaftswelt zählt das DFKI zu den wichtigsten „Centers of Excellence“.

Am DFKI-Standort Kaiserslautern arbeiten die Forschungsbereiche Smarte Daten & Wissensdienste, Erweiterte Realität, Eingebettete Intelligenz, Innovative Fabriksysteme, Data Science und Ihre Anwendungen sowie Intelligente Netze an innovativen Software- und Hardware-Lösungen. Die Projekte adressieren das gesamte Spektrum von der anwendungsorientierten Grundlagenforschung bis zur markt- und kundenorientierten Entwicklung von Produktfunktionen.

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Kompetenzfelder/Leistungsangebote

Intelligente Bildverarbeitung

Der Forschungsbereich Augmented Vision erforscht verschiedenste Themen zur intelligenten Kamera-basierten Wahrnehmung im Fahrzeugumfeld. Dabei werden Algorithmen zur Erfassung von Bewegungen, Geometrie, Semantik oder Fahrer entwickelt, die die Grundlage für verschiedene automatisierte oder autonome Fahrfunktionen sind.
Eine robuste Erfassung der Fahrzeugumgebung ist die Grundlage für zahlreiche Funktionen des automatisierten oder autonomen Fahrens. Entscheidend ist dabei beispielsweise die Bestimmung von Abständen zu anderen Verkehrsteilnehmern (wie Fahrzeugen, Fahrradfahrern, Fußgängern, usw.), die Erkennung von Fahrspuren und Verkehrsschildern oder die präzise Lokalisation des eigenen Fahrzeugs. Weiterhin müssen die Bewegungen in der Umgebung genau erfasst werden, um Vorhersagen über die nahe Zukunft machen zu können.

Nutzen und Mehrwert

Die Forschungsarbeiten entstanden aus zahlreichen Kooperationen mit namhaften nationalen und internationalen Automobil-Herstellern und –Zulieferern. Somit besteht eine hohe Kompetenz in der angewandten Forschung im Fahrzeugumfeld. Zugleich werden hoch-innovative Verfahren erforscht und entwickelt, die weltweit Anerkennung erlangt haben.

Assistenzsysteme
Bildverarbeitung
Forschung
Künstliche Intelligenz
Vernetztes & automatisiertes Fahren

Forschungslabor Lernen aus Prüfdaten

Das Anwendungspotential intelligenter Datenanalysemethoden für die Überwachung und Optimierung von Prüfdaten, Steuergeräten und Prüfständen in der Automobilindustrie ist außerordentlich. So verfügt beispielsweise ein modernes Motor-Steuergerät über mehr als 50.000 Einstellparameter, die maßgebend sind für Leistung, Verbrauch, Verschleiß und die gesamte Performance des Motors. Durch Deep Learning-Technologien, genauer den Einsatz neuronaler Netze im Steuergerät, kann dieses selbstständig „lernen“, wie die Eingangsgrößen optimal einzustellen sind. Die Verwendung solcher Netze bei der Zeitreihenanalyse von Motorprüfdaten ermöglicht zudem neue Ansätze für „Predictive Health Monitoring“, so dass daraus die Voraussage von Verschleiß und Wartungsfällen verbessert werden kann. Ebensolche Verfahren sollen in dem neuen Forschungslabor erforscht und entwickelt werden. IAV, einer der erfolgreichsten Entwicklungspartner der Automobilindustrie und das DFKI forschen gemeinsam im neuen „Forschungslabor Lernen aus Prüfdaten“ (FLaP). In der neuen Testumgebung Kaiserslautern werden spezielle Analysemethoden der Künstlichen Intelligenz für den Einsatz in Prüfverfahren in der Automobilentwicklung erforscht und entwickelt.

Nutzen und Mehrwert

Zum Einsatz kommen zukunftsweisende Technologien des Maschinellen Lernens, etwa Deep Learning sowie Zeitreihenanalysen.

Künstliche Intelligenz
Forschung
Assistenzsysteme
Fahrzeugprüfung
Datenverarbeitung
Sensorik

Absicherung von KI-basierten Funktionen für das automatisierte Fahren

Im Forschungsbereich Augmented Vision werden industrieübergreifend Methoden und Maßnahmen für die Absicherung von KI-basierten Funktionen für das automatisierte Fahren entwickelt. Es wird ein initialer und standardisierungsfähiger Industriekonsens angestrebt, der eine einheitliche und breit akzeptierbare Absicherung von KI-basierten Wahrnehmungsfunktionen in der Automobilindustrie etabliert.

Nutzen und Mehrwert

Im konkreten Use Case der KI-basierten Perzeption von Fußgängern wollen wir konsensfähige Vorgehensweisen zu den folgenden Schwerpunkten erarbeiten und damit zur vorwettbewerblichen Vernetzung der verschiedenen Experten beitragen:

Entwicklung und Kombination von Methoden und Maßnahmen zur Bestimmung und Reduktion systematischer Unzulänglichkeiten der KI-Module.
Systematischer Aufbau einer Argumentationskette und Testmethodik zum Nachweis der hinreichenden Mitigation von systematischen Unzulänglichkeiten eines KI-Moduls.
Auswahl und Weiterentwicklung von KI-Algorithmen für die Fußgängerdetektion.
Synthetische Erstellung von Trainings- und Testdatensätzen zur Analyse und Bewertung von systematischen Unzulänglichkeiten KI-basierter Verfahren.

Künstliche Intelligenz
Forschung
Assistenzsysteme
Fahrzeugprüfung
Datenverarbeitung
Sensorik

Sichere Kommunikation und Lokalisierung für fahrerlose Transportsysteme in einer flexiblen Produktionsumgebung

Das Projekt „5G-KL – 5G Kaiserslautern“ begründet sich auf einem 5G OpenRAN Indoor-Netz, das im Rahmen des Projektes der Deutsches Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI) am Standort Kaiserslautern installiert wird. Für den Unterauftrag werden zusätzlich zum zur Verfügung gestellten Netz auch fahrerlose Transportsysteme (FTS) beigestellt.

Nutzen und Mehrwert

Der DFKI-Forschungsbereich Intelligente Netze führt die Integration der 5G Funk- und Lokalisierungstechnologie im Demonstrationsraum und der FTS durch und betreut die Erarbeitung und Umsetzung eines entsprechenden Demonstrationsaufbaus. Zusätzlich wird eine Studie zur Sicherheit in privaten 5G Campusnetzen durchgeführt und eine Sicherheitsplattform zur Analyse der Sicherheit entwickelt. Im Detail umfasst die Arbeit die folgenden zentralen Punkte:

Integration des 5G Netzes im Demo-Raum
Integration des 5G Netzes auf den FTS
Integration der beigestellten Leitstelle
Aufbau der FTS für die funktionelle Integration in das Netz
Entwicklung und Evaluierung von Lokalisierungsmethoden
Studie zu Sicherheit in privaten 5G Campus Netzen Entwicklung einer Security Demonstrationsplattform für private 5G Campusnetze