Entwicklung von Methoden für die Einbindung von Wissen in maschinelles Lernen (KI Wissen)

Abstract

KI Wissen forscht nach disruptiven Trainingsansätzen, um die KI-Algorithmen auf eine nachhaltigere Art mit Wissen zu versorgen. Neue Modelle können dieses A priori Wissen mitbekommen und so Zusammenhänge erlernen, die durch Trainingsdaten schwer vermittelbar sind. Nur so wird man immer kürzeren Innovationszyklen und der sich stetig ändernden Mobilität gerecht. Gegenwärtige technologische Lücken, die den Technology Readiness Level (TRL) autonomer Fahrzeuge begrenzen und eine breite Anwendung der KI im autonomen Fahren noch verhindern, werden durch die neuen Ansätze in KI Wissen in absehbarer Zeit geschlossen. Datei-Upload durch TIB AI Knowledge is researching disruptive training approaches to provide AI algorithms with knowledge in a sustainable way. New models can be provided with this a priori knowledge and learn correlations that are difficult to convey using training data. This is the only way to cope with ever shorter innovation cycles and constantly changing mobility. Current technological gaps, which limit the technology readiness level (TRL) of autonomous vehicles and still prevent the widespread use of AI in autonomous driving, will be overcome by the new approaches in AI knowledge in the foreseeable future.