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.