CC-KING - Kompetenzzentrum für KI-Engineering

CC-KING bietet Unternehmen konkrete Unterstützung in Form von sogenannten Quick- und TransferChecks. QuickChecks richten sich an Endkunden und Technologienutzende - wir analysieren, ob und wie Ihre praktischen Fragestellungen mittels KI-Engineering-Methoden bearbeitet werden können. TransferChecks sind ein Angebot bspw. für Systemintegratoren und Ingenieurbüros - wir beraten und schulen Sie im systematischen Einsatz von KI-Engineering-Methoden und -Werkzeugen, damit Sie unser Know-How für die Bearbeitung von Fragstellungen Ihrer eigenen Kunden nutzen können.

Das FZI hat den Schwerpunkt in der Anwendungsdomäne Mobility. Hierbei entwickeln wir Lösungen zur Unterstützung der unterschiedlichen Entwurfsphasen eines auf maschinellem Lernen (ML) basierten Systems. In diesem Themenkomplex forschen wir bspw. an datengetriebenen Methoden aus dem Automotive Systems Engineering (ASE) um den Umfang und die Qualität der für das Training benötigten Daten zu erhöhen und somit die Qualität der entwickelten KI-Systeme zu steigern. Ein wichtiges Werkzeug ist hierbei die Augmentierung, also der künstlichen Generierung neuer, realistischer Daten. Weitere Werkzeuge unterstützen bei der Erstellung und dem Labelling von Datensätzen, bspw. das Werkzeug CVAT.  Das FZI betreibt mehrere mobile Systeme, mit einem hohen Automatisierungsgrad, welcher auf KI-Implementierungen gründet. Prominentes Beispiel ist hier sicherlich das CoCoar, aber auch eine Vielzahl kleinerer, mobiler Plattformen, wie bspw. im Bereich Robotik. Im Rahmen dieser Plattformen entsteht ein fundiertes Ökosystem von Werkzeugen bspw. zur Objekterkennung und -segmentierung, als Middleware zur Bereitstellung und Verarbeitung von Sensorsignalen, bspw. mittels ROS, sowie zur Datenaufzeichnung. Für die Inbetriebnahme von neuronalen Netzen auf eingebetteten Systemen, forschen wir an Methoden und Werkzeugen zur Bereitstellung spezialisierter, mit Hardware-Beschleunigern ausgestatteten Plattformen als auch an Verfahren zur effizienten Abbildung von neuronalen Netzen auf diese Plattformen.

Website des Kompetenzzentrum für KI-Engineering

Whitepaper Vorgehensmodell zum maschinellen Lernen - Teildisziplin eines KI-Engineerings