Effiziente und hochgenaue Datenerzeugung für
KI-Anwendungen im Bereich autonomes Fahren
Effiziente und hochgenaue Datenerzeugung für KI-Anwendungen im Bereich autonomes Fahren
Für das Training von KI-Anwendungen im Bereich autonomes Fahren werden neuartige Technologien benötigt, die aus einer großen Datenmenge hochgenaue, charakteristische und faire Datensätze extrahieren. jbDATA entwickelt und implementiert einen Smart Data Loop, damit relevante Daten effizient gesammelt, in der Edge passend aufbereitet und industriell genutzt werden können. Die Daten werden bei der Aufzeichnung im Fahrzeug gefiltert und vorsortiert, qualifiziert, vorverarbeitet und annotiert, Datenlücken und Edge Cases identifiziert und mit synthetischen Daten – wo immer notwendig und sinnvoll – angereichert. Untersucht wird auch die automatisierte Anonymisierung der Daten, was dem Projektgrundsatz bezüglich einer fairen Datenerzeugung unterstreicht.
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Projekt
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Konzept
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Veröffentlichungen
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News
Projektkonsortium
Zahlen & Fakten
Projektbudget
14,45 Mio. Euro
Konsortialleitung
Dr. Nowzad Azarm
Continental
Konsortium
8 Partner
OEMs, Automobilzulieferer, Forschungseinrichtungen, Technologiepartner
Fördervolumen
8,61 Mio. Euro
Laufzeit
36 Monate
1.Juli 2023 – 30. Juni 2026
