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 Instiuts.

 

Domain Shifts in Reinforcement Learning: Identifying Disturbances in Environments

In ihrem Poster und dem Poster-Paper stellen Tom Haider und seine Kollegen einen Markov Decision Process (MDP) vor, mit dem Umweltveränderungen formalisiert werden können. So können End-to-End Deep Reinforcement Learning Systeme besser mit Situationen umgehen, mit denen sie nicht trainiert wurden.

 

Measuring Ensemble Diversity and Its Effects on Model Robustness

Das Paper »Measuring Ensemble Diversity and Its Effects on Model Robustness« beschäftigt sich mit zwei Fragen: Wie unterscheiden sich identisch trainierte Deep Ensembles in ihrer Leistung und Robustheit? Und können auf Basis von Diversitätsmetriken robustere Ensembles gebildet werden?

 

Towards Comprehensive Safety Assurance in Cloud-based Systems

In ihrem Paper »Towards Comprehensive Safety Assurance in Cloud-based Systems« stellen Oleg Oleinichenko, Christian Drabek und Anna Kosmalska ein dreistufiges Safety-Analysemodell vor, um die Verlässlichkeit von Cloud-basierten Systemen zu gewährleisten.

 

Self-Adaptive Architecture for Federated Learning

In ihrem Paper stellen Nicola Franco, Hoai My Van, Marc Dreiser und Gereon Weiß eine selbstadaptive Architektur für föderiertes Lernen von industriellen Automatisierungssystemen vor. Der Ansatz berücksichtigt die beteiligten Einheiten auf den verschiedenen Abstraktionsebenen eines industriellen Ökosystems.

 

From Black-box to White-box

In ihrem Paper »From Black-box to White-box: Examining Confidence Calibration under different Conditions« erläutern Franziska Schwaiger und ihre Kolleg*innen die Ergebnisse ihrer Experimente zur Fehlkalibrierung in der Objekterkennung.

 

Cloud-Based Safety-Critical Applications

In ihrem Paper identifizieren Christian Drabek und seine Kolleg*innen Herausforderungen bei der Entwicklung von Cyber-Physical Systems-of-Systems (CPSoS) und präsentieren einen neuartigen Ansatz für die Gestaltung cloud-basierter sicherheitskritischer Anwendungen.

 

Box Merging Strategies and Uncertainty Estimation Methods

Felippe Schmoeller Roza untersucht in seinem Paper »Assessing Box Merging Strategies and Uncertainty Estimation Methods in Multimodel Object Detection«, inwiefern die unterschiedliche Bewertung und Zusammenführung verschiedener Modelle die Unsicherheitsschätzung in der Objekterkennung beeinflussen kann.

 

Benchmarking Uncertainty Estimation Methods

In diesem mit dem Best Paper Award des Workshops SafeAI ausgezeichneten Paper »Benchmarking Uncertainty Estimation Methods for Deep Learning with Safety-Related Metrics« untersuchen die Autoren verschiedene Methoden zur Unsicherheitsschätzung bei der Bildklassifizierung im Hinblick auf sicherheitsrelevante Anforderungen.

 

Publikationsübersicht

Veröffentlichungen nach Jahren:

 

Fraunhofer-Publica

Sämtliche Publikationen des Fraunhofer IKS und des ehemaligen Fraunhofer ESK finden Sie in der Datenbank Fraunhofer Publica. Geben Sie hierfür "inst=(iks or esk)" in das Suchfeld ein.

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Gereon Weiß

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Dr. Gereon Weiß

Abteilungsleiter Self-Adaptive Software Systems

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80686 München

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Karsten Roscher

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Karsten Roscher

Abteilungsleiter Dependable Perception & Imaging

Hansastr. 32
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Philipp Schleiß

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Philipp Schleiß

Abteilungsleiter System Safety Engineering

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