Künstliche Intelligenz

Data Science und Machine Learning

Künstliche Intelligenz optimal nutzen

Durch den richtigen Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Data Science lassen sich viele Betriebsprozesse deutlich effizienter gestalten – vor allem im Hinblick auf die Validierung autonomer Fahrfunktionen. Data Science bildet dabei eine wichtige Voraussetzung für die Entwicklung von KI-Systemen. Mit Hilfe von Datenvoranalysen und Workshops identifizieren die Consultants von MicroNova das entsprechende Verbesserungspotential in Ihrem Unternehmen.

Im Bereich der künstlichen Intelligenz, insbesondere der Narrow AI (Artificial Intelligence), bietet MicroNova Leistungen rund um Machine Learning (ML) und legt hier den Fokus vor allem auf das so genannte Deep Learning.

Beim Deep Learning werden Algorithmen genutzt, die es einem System erlauben, sich selbst für die Ausführung bestimmter Aufgaben zu trainieren. Besonders im Bereich der Software-Entwicklung kann KI-gestütztes automatisiertes Testen Prozesse deutlich beschleunigen.

Ob Aufbau der notwendigen IT-Infrastruktur für skalierbare KI-Lösungen oder Optimierung bestehender KI-Initiativen: Wir unterstützen Sie gerne bei Ihren Herausforderungen rund um den Einsatz von KI.

Weitere Informationen

Webinar "Künstliche Intelligenz"

Wie Sie mit Data Science und Machine Learning Betriebsprozesse deutlich effizienter gestalten erfahren Sie in unserem Webinar.

Datum: 29. September 2020
Zeit: 16:00 bis 17:00 Uhr

Infos zum Webinar erhalten Sie hier
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KI-Leistungen im Überblick

Data Science: Beratung

Business Understanding

  • Identifizierung von Problemen und KPIs
  • Synchronisation der KI-Strategie mit den Geschäftszielen
  • Transformationsplanung unter Berücksichtigung der bestehenden Prozesse und Infrastruktur
  • Erweiterung und Optimierung bestehender KI-Initiativen

Data Cleaning, Data Mining, Data Exploration

  • Datensammlung und -aufbereitung
  • Labeling via Klassifikation
     

Predictive Modeling

  • Nachbereitung von Ergebnissen aus bestehenden Modellen
  • Performance-Analyse von bestehenden Modellen
  • Entwicklung und Implementierung der Algorithmen

Feature Engineering

  • Definition der für die Lösung benötigten Daten
  • Festlegung der relevanten Parameter für eine gegebene Problemstellung
  • Entwicklung und Implementierung der Algorithmen

Data Visualization

Machine Learning: Reinforcement Learning, Supervised Learning, Unsupervised Learning in Kombination mit Regression

Auswahl geeigneter Technologien und Verfahren

  • Analyse der Betriebsprozesse
  • Innovationworkshops und Datenvoranalysen

 

Beratung zur Nutzung, Auswertung und zum Vergleich von Algorithmen

  • Welcher Algorithmus passt zu welcher Fragestellung?
  • Welche Kennzahlen gibt es für bestimmte Algorithmen?

Schulungen

  • Basiseinführung Reinforcement und Supervised Learning
  • Vorträge über Reinforcement und Supervised Learning

 


In fünf Schritten zum KI-Konzept


Anwendungsfälle für KI im Bereich Automotive

Simulationsmodelle

Der Aufbau eines so genannten Digital Twin beschleunigt die Fahrzeugentwicklung, da Steuergeräte-Software in einer virtuellen Umgebung getestet werden kann – ohne dass ein realer Prototyp erforderlich ist. Daher ist für dieses Vorgehen eine steigende Zahl von Simulationsmodellen notwendig. Insbesondere in Hinblick auf autonome Fahrzeuge können solche Modelle sehr viele verschiedene Szenarien und Faktoren virtuell abdecken.

Neuronale Netze eignen sich dabei vor allem für die Bestandteile des Fahrzeugs, die mit physikalischer Modellierung nur schwer nachgebildet werden können, etwa einzelne Teile eines Motors. MicroNova Consulting unterstützt Unternehmen bei der Datenanalyse, bei der Auswahl von geeigneten KI-Technologien für die Modellierung sowie bei der Integration und Validierung der einzelnen Modellbestandteile.

Test von KI

Die Validierung von KI-Systemen in Fahrzeugen – insbesondere von Fahrerassistenzsystemen und autonomen Fahrzeugfunktionen – erfordert neue Testmethoden, wie z. B. Szenario-basiertes Testing. Die dafür notwendigen Testumgebungen müssen die Steuergeräte-Software einbinden können und außerdem massiv skalierbar sein, um die hohen Testaufwände für autonome Fahrfunktionen in akzeptabler Zeit durchzuführen. MicroNova Consulting hilft Ihnen hier bei der Konzeption, Einführung und Weiterentwicklung von Prozessen, Methoden und Tools für KI-gestützte Systeme für autonomes Fahren. Weitere Einsatzbereiche betreffen funktionale Sicherheit nach ISO 26262 oder den ASAM-Standard OpenSCENARIO.

Error Mining

Eine Herausforderung beim Test von autonomen Fahrzeugen liegt darin, wie die großen Mengen von Testergebnissen sinnvoll und praktikabel ausgewertet werden können. MicroNova Consulting unterstützt hier bei der Konzeption und Umsetzung entsprechender Lösungen.

Sensordatenanalyse

Damit sich ein Fahrzeug autonom im Straßenverkehr bewegen kann, muss es in der Lage sein, sein Umfeld zu erkennen und richtig zu entscheiden, welchen Weg es fahren muss, bzw. welche Reaktion erforderlich ist. MicroNova Consulting unterstützt Unternehmen bei der Konzeption von Lösungen für Objekterkennung, z. B. Ampelerkennung, und bei der Berechnung von Fahrwegen auf Basis von Trajektorien.


Nutzen Sie unsere Erfahrung zu Ihrem Vorteil

Die MicroNova-Berater verfügen über langjährige Praxiserfahrung in ihrem jeweiligen Fachgebiet und stehen in direktem Kontakt mit unseren Experten in der Hardware- und Software-Entwicklung sowie im Testing. Profitieren Sie von Wissen und Erfahrung aus über 30 Jahren Automotive Engineering.

Sprechen Sie mit uns und erfahren Sie, wie wir Sie bei Ihren individuellen Herausforderungen unterstützen können!


Ansprechpartner


Abdülkerim Dagli
Vertrieb
sales-testing@who-needs-spam.micronova.de
+49 8139 9300-0

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