Neues Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS

Neues Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS

Bild: Fraunhofer IKS

Mit einer feierlichen Veranstaltung wird am 3. Dezember das neue Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS in München eröffnet. Schwerpunkt der Forschung ist die Absicherung künstlicher Intelligenz: Safe Intelligence.

Dabei werden die bislang meist getrennt betrachteten Bereiche Sicherheit und Intelligenz in Einklang gebracht. Das Fraunhofer IKS wird ein zentraler Bestandteil des Kompetenznetzwerks »Künstliche Maschinelle Intelligenz« des Freistaats Bayern. Für die Arbeit des Instituts werden sechs Professuren neu geschaffen, davon vier an der Technischen Universität München (TUM). Vom autonomen Fahren bis hin zu Medizingeräten mit nie gekannten Fähigkeiten in Diagnose und Therapie: Kognitive Systeme eröffnen in zahllosen Bereichen neue Möglichkeiten. Die Grundlage für innovative Entwicklungen für die Anwendung dieser Technologie ist es, die Sicherheit und Intelligenz in den Kognitiven Systemen in Einklang zu bringen. An diesen Herausforderungen forscht gezielt das neue Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS in München, das am 1. Dezember aus dem bisherigen Fraunhofer-Institut für Eingebettete Systeme und Kommunikationstechnik ESK hervorgegangen ist.

Fraunhofer IKS wird tragende Säule des Kompetenznetzwerks ‚Künstliche Maschinelle Intelligenz‘

Das Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS wird eine Schlüsselrolle im Kompetenznetzwerk »Künstliche Maschinelle Intelligenz« der Bayerischen Staatsregierung einnehmen. Mit diesem Netzwerk soll die Brücke geschlagen werden zwischen der Grundlagen- und der Anwendungsforschung. Der Schwerpunkt liegt dabei zunächst auf der Entwicklung resilienter kognitiver Systeme, resilienter KI sowie KI für autonome Systeme. Weitere Partner im Kompetenznetzwerk sind neben den beiden Münchner Universitäten TUM und LMU verschiedene Wissenschafts- und Forschungseinrichtungen in München, Erlangen, Würzburg, Augsburg, Bayreuth, Ingolstadt und Amberg-Weiden.

Thematik: Newsarchiv
|
www.fraunhofer.de

Das könnte Sie auch Interessieren

Anzeige

Anzeige

Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

„Künstliche Intelligenz ist eine, wenn nicht die wichtigste Zukunftstechnologie für Unternehmen.“ Diese Aussage bejahen 70 Prozent der Befragten der jüngsten Bitkom-Studie zu KI. Aber nur 10 Prozent aller Unternehmen haben KI-Technologie aktiv im Einsatz, lediglich 30 Prozent planen und diskutieren deren Anwendung. Was ist der Grund für diese große Diskrepanz?

Bild: Blue Yonder, Inc.
Bild: Blue Yonder, Inc.
Künstliche Intelligenz – mehr als eine Wissenschaft

Künstliche Intelligenz – mehr als eine Wissenschaft

Data Science ist mittlerweile ein fester Bestandteil der strategischen Planung in vielen Unternehmen. Um künftige Entwicklungen realistisch zu planen, brauchen wir Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML). Insbesondere im Einzelhandel vertrauen immer mehr große Player auf KI-Lösungen, die präzise Prognosen ermöglichen und zum Beispiel Bestände oder Preise optimieren. Doch viele Entscheidungsträger glauben noch nicht daran, dass KI in den Lieferketten der Zukunft eine tragende Rolle spielen wird. Der Grund hierfür liegt in einer falschen Sicht auf die Wissenschaft.

Bild: ©Stock57/stock.adobe.com
Bild: ©Stock57/stock.adobe.com
KI-Verfahren für die Produktion

KI-Verfahren für die Produktion

Mathematiker der Hochschule Darmstadt (h_da) entwickeln gemeinsam mit dem Hanauer Simulationsdienstleister und Softwareunternehmen SimPlan und dem Automationsexperten Fibro Läpple Technology neue KI-Technologien. Im Rahmen des Loewe-Projekts ‚KISPo‘ will das Konsortium eine autonome, selbstlernende Steuerungssoftware für Produktionsanlagen entwickeln, wie sie z.B. bei der Herstellung von Komponenten für Windräder oder Elektromotoren zum Einsatz kommen. Es wäre die erste KI-Software dieser Art. Damit würde eine von Industrieverbänden und Forschung lange bemängelte Technologielücke geschlossen. Das Land Hessen fördert das Projekt für zwei Jahre mit 320.000 Euro. Konsortialführerin ist die Hochschule Darmstadt.

Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Chancen und Herausforderungen von Machine Learning in der Fertigung

Chancen und Herausforderungen von Machine Learning in der Fertigung

Automatisierung, künstliche Intelligenz (KI), Internet of Things (IoT) und Machine Learning (ML) sind heutzutage bekannte Technologien und kommen bereits in vielen Unternehmen zum Einsatz. Mit Hilfe von Machine Learning wird es IT-Systemen ermöglicht, Muster und Zusammenhänge aus Daten zu lernen und sich selbst zu verbessern. Dabei ist keine explizite Programmierung notwendig. Die Bearbeitung von Kundenanfragen, die Erkennung möglicher Störfälle sowie unerwarteter Ereignisse wie z.B. Cyberangriffe sind klassische Anwendungsfelder von ML. Aber auch die Unterstützung bei einer rein datengestützten Entscheidungsfindung und die Interpretation großer Datenmengen gehören dazu.

Bild: ©Shuo/stock.adobe.com
Bild: ©Shuo/stock.adobe.com
Sensoren lernen das Denken

Sensoren lernen das Denken

Im Fraunhofer-Leitprojekt NeurOSmart forscht das Fraunhofer IPMS zusammen mit vier weiteren Instituten (ISIT, IMS, IWU, IAIS) unter Leitung des Fraunhofer ISIT gemeinsam an energieeffizienten und intelligenten Sensoren für die nächste Generation autonomer Systeme. Dabei sollen die Brücken zwischen Wahrnehmung und Informationsverarbeitung durch innovative Elektronik neu definiert werden.

Bild: ©ipopba/stock.adobe.com
Bild: ©ipopba/stock.adobe.com
Wie KI 2022 praktikabel wird

Wie KI 2022 praktikabel wird

Künstliche Intelligenz war bereits in der Vergangenheit in aller Munde, schaffte es aber doch oft nicht bis in die Anwendung. Das wird sich 2022 ändern – auch weil sich langsam Standards etablieren und sich neue, konkrete Einsatzmöglichkeiten ergeben. In welchen Bereichen Business-Implementierungen zu erwarten sind, erläutert Bernhard Niedermayer, Head of AI bei Cloudflight.

Anzeige

Anzeige

Anzeige