Wissenschaftliche Publikationen

Highlight-Paper des Fraunhofer IKS

Hier finden Sie ausgewählte aktuelle Paper des Fraunhofer IKS. Weiter unten finden Sie außerdem Links zu sämtlichen Veröffentlichungen des Instituts.

 

EAI IC4S: Best Paper Award

Die internationale Fachkonferenz EAI IC4S verleiht den Preis für den besten Fachbeitrag an das Fraunhofer IKS für das Paper »Concept for Safe Interaction of Driverless Industrial Trucks and Humans in Shared Areas«. Thema des Papers ist ein Konzept für die sichere und effiziente Zusammenarbeit Autonomer Mobiler Roboter (AMR) mit Menschen in gemeinsam genutzten Bereichen.

 

Is it all a cluster game?

Für sicherheitskritische Anwendungen von Deep Neural Networks ist es unerlässlich, festzustellen, wann sich neue Eingaben signifikant von der Trainingsverteilung unterscheiden. In diesem Paper wird die Out-of-Distribution (OOD) Detection für die Bildklassifizierung anhand von Clustern semantisch ähnlicher Embeddings der Trainingsdaten untersucht.

 

Beyond Test Accuracy: The Effects of Model Compression on CNNs

Modellkomprimierung wird eingesetzt, um Convolutional Neural Networks bei begrenzter Leistung zu nutzen. Bei anspruchsvollen Anwendungen ist es jedoch wichtig, dass die Komprimierung die Sicherheit nicht beeinträchtigen. In diesem Paper werden Veränderungen untersucht, die durch drei Komprimierungsmethoden entstehen und die über die Testgenauigkeit hinausgehen.

 

Out-Of-Distribution Detection Transformer

Ein Problem bei der Bildklassifizierung ist, dass ein Modell bei Eingabedaten, die aus der gleichen Verteilung stammen wie die für das Modelltraining verfügbaren Daten, gut abschneidet, aber bei Daten, die außerhalb der Verteilung liegen (out-of-distribution, OOD), viel schlechter abschneidet. In diesem Papier wird die erste OOD-Erkennungsarchitektur namens OODformer vorgeschlagen, die die Kontextualisierungsfähigkeiten eines Transformators nutzt.

 

Quantencomputing für industrielle Softwareanwendungen

Quantencomputing muss verlässlich und sicher sein. In diesem Vortrag wird erläutert, warum Quantencomputing einige Softwarealgorithmen deutlich effizienter gestalten kann, und einige Anwendungsfelder und -beispiele diskutiert. Abschließend wird ein Ausblick über die zu erwartende Entwicklung des Quantencomputings in den nächsten Jahren gegeben.

 

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.

 

Publikationsübersicht

Veröffentlichungen nach Jahren:

 

Fraunhofer-Publica

Sämtliche Publikationen des Fraunhofer IKS und des ehemaligen Fraunhofer ESK finden Sie in der Datenbank Fraunhofer Publica.

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