Förderung der KI-Forschung zum automatisierten Fahren

Kategorie: Öffentlich

Objekterkennung und Klassifizierung an der Forschungskreuzung

Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) unterstützt Verbundprojekt „KI Data Tooling“ der TH Aschaffenburg mit fast einer Million Euro.


Für das Forschungs- und Verbundprojekt mit dem Namen „KI Data Tooling – Methoden und Werkzeuge für das Generieren und Veredeln von Trainings-, Validierungs- und Absicherungsdaten für KI-Funktionen autonomer Fahrzeuge“ erhält die Technische Hochschule Aschaffenburg im Zeitraum vom 1. April 2020 bis zum 31. März 2023 vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) eine Förderung in Höhe von 973.600 Euro. 

An dem Forschungsprojekt zum autonomen Fahren sind insgesamt 18 Projektpartner beteiligt, darunter namhafte Automobilhersteller, Automobilzulieferer sowie Forschungseinrichtungen und Universitäten, mit welchen die TH Aschaffenburg intensiv zusammenarbeiten wird.

Die finanzielle Förderung ermöglicht der Hochschule die Forschungskreuzung an der Würzburger Straße technisch zu erweitern, um benötigte Daten noch präziser zu erfassen. Darüber hinaus kann die TH Aschaffenburg im Rahmen des Projektes ihre Kompetenz und das Know-How im Bereich der Künstlichen Intelligenz ausbauen – ein Bereich, der zukünftig auch in der Lehre und damit für die Studierenden eine immer wichtigere Rolle einnehmen wird.

Im Mittelpunkt des Forschungsprojektes „KI Data Tooling“ steht das autonome Fahren. Hierfür werden unterschiedliche Funktionalitäten benötigt, wie z. B. das Erkennen von Verkehrsteilnehmern oder das Abschätzen von deren zukünftigen Bewegungen, damit das Fahrzeug entsprechend darauf reagieren kann. Diese Funktionen werden mit Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) realisiert. Für diese Verfahren benötigt man eine große Menge an Daten. 

Heutzutage werden diese „Big Data“ sehr aufwändig generiert und meist manuell mit Attributen versehen. So benötigt man beispielsweise zur Erkennung von Verkehrsteilnehmern mit Methoden der Künstlichen Intelligenz eine sehr große Zahl an Bildern, in denen diese Personen markiert sind. Das manuelle Erzeugen dieser Markierungen ist mit einem großen Aufwand verbunden, der reduziert werden soll. Dazu werden Methoden und Werkzeuge entwickelt. Die neuen Methoden und Werkzeuge sollen insgesamt Daten besser beschreiben, verarbeiten, selektieren, generieren, veredeln, erweitern, komprimieren und bereitstellen oder übertragen können. 

Die TH Aschaffenburg liefert unter Leitung von Prof. Dr. Konrad Doll zur effizienten Erzeugung von Realdaten und zur Abstraktion von Sensordaten einen wertvollen Beitrag über die Forschungskreuzung. Diese kann jetzt um ein europaweit einzigartiges Sensorsystem erweitert werden, welches deutlich exaktere Messungen ermöglicht.