Publikationen

 

Wissenschaftliche
Publikationen

Unsere wissenschaftlichen Publikationen – teilweise als Volltext – finden Sie hier.

 

Situation-Aware Model Refinement for Semantic Image Segmentation

Die Qualität von semantischen Bildsegmentierungsmodellen kann durch Faktoren wie Wetter oder Tageszeit beeinflusst werden, wodurch sicherheitskritische Fehler entstehen können. Um diese Schwächen zu erkennen und zu beheben, schlägt das Fraunhofer IKS einen systematischen Ansatz vor.

 

Enhanced System Awareness as Basis for Resilience of Autonomous Vehicles

Automatisierte Fahrzeuge müssen in komplexen Situationen sicher funktionieren. Entscheidend dafür ist das Verständnis der eigenen Fähigkeiten und Umgebung. Das Fraunhofer IKS entwickelt einen Ansatz zur Verbesserung des Systembewusstseins von Fahrzeugen, um mit Veränderungen optimal umzugehen.

 

Safety Assurance of Machine Learning for Chassis Control Functions

Dieses Papier beschreibt die Anwendung von maschinellen Lernverfahren und einen Assurance Case für ein sicherheitsrelevantes Fahrwerksteuerungssystem. Die Autoren zeigen, wie die Wahl des maschinellen Lernansatzes den Assurance Case unterstützt.

 

Whitepaper

Machine Learning Methods for Enhanced Reliable Perception

Im Rahmen des ADA Lovelace Center for Analytics, Data and Applications hat das Fraunhofer IKS ein technisches Whitepaper zu Machine-Learning-Methoden für eine verlässliche Perzeption autonomer Systeme erarbeitet. Darin werden Methoden zur Quantifizierung der Unsicherheit in Deep Neural Networks vorgestellt, entwickelt und bewertet.

 

 

Whitepaper

DevOps for Developing Cyber-Physical Systems

Was unterscheidet DevOps von traditioneller Softwareentwicklung? Diese Frage beantwortet das Whitepaper zu Herausforderungen und Potenzialen von DevOps für die Entwicklung cyber-physischer Systeme, das das Fraunhofer IKS zusammen mit der Magazino GmbH veröffentlicht hat. Laden Sie das Whitepaper Devops for Developing Cyber-Physical Systems runter und lesen Sie direkt weiter.

 

Whitepaper

Flexilient End-to-End Architectures

Das Whitepaper »Flexilient End-to-End Architectures« des Fraunhofer IKS stellt zentralen Herausforderungen verlässlicher Cloud-basierter cyber-physical Systems (of Systems) dar. Ziel ist es, die Systeme so zu entwickeln, dass sie Resilienz, Intelligenz und Flexibilität vereinen. Das Fraunhofer IKS kombiniert dies zum neuen Begriff »Flexilience«.

 

Whitepaper & Studien

Unsere Forscherinnen und Forscher erstellen sowohl Technologie- als auch Anwendungsstudien sowie Whitepaper. Hier können Sie diese herunterladen und lesen.  

 

Jahresmagazin

Das Safe Intelligence Magazin 2020/2021 widmet sich dem Schwerpunkt Safety – unter anderem in einem Interview mit Mario Trapp und Simon Burton sowie Fachartikeln unserer Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler.

 

Videos

Hier finden Sie eine Auswahl von Videoproduktionen, mit denen Sie sich ein Bild von unseren Forschungsprojekten machen können. Diese und weitere Videos finden Sie auch auf unserem YouTube-Kanal.