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Internationale Air Days

Continental will Netzwerk von KI-Experten ausbauen

von - 12.11.2018
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Foto: ricochet64 / Shutterstock.com
Continental diskutiert auf seinen Air Days mit Forschungsinstituten den Einsatz von KI in der Produktion und dem autonomen Fahren. Außerdem soll das Forschungsnetzwerk für KI von 400 auf 700 Experten ausgebaut werden.
Der Zulieferer Continental setzt nicht nur auf dem Weg zum autonomen Fahren, sondern auch in der Produktion immer stärker auf Künstliche Intelligenz (KI). Bis 2021 solle das zuständige KI-Expertenteam von derzeit rund 400 auf dann etwa 700 Mitarbeiter wachsen, teilte Continental am Montag mit. Auf der Produktseite diene Künstliche Intelligenz dazu, Mobilität zu automatisieren und Pendeln und Reisen zu vereinfachen, sagte Demetrio Aiello, Leiter des Conti-Forschungsbereichs Künstliche Intelligenz und Robotik. In der Produktion solle die Arbeit der Beschäftigten erleichtert und monotone Aufgaben weiter automatisiert werden.
Dies teilte das Unternehmen jüngst auf seinen Air Days (Artificial Intelligence und Robotics) mit. Auf der Tagung tauschten sich verschiedene Experten aus zehn Ländern und drei Kontinenten über die Chancen und Möglichkeiten der KI in Produktion und Logistik aus.

Künstliche Intelligenz könne den Experten zufolge dazu beitragen, Kosten zu senken, indem etwa Rüst- und Servicezeiten verringert werden. Die sichtbarsten Fortschritte mithilfe Künstlicher Intelligenz erwarten Fachleute bei Fahrerassistenzsystemen - die entsprechenden Systeme könnten Fußgänger oder Radfahrer und ihre Absichten viel genauer voraussagen. Zudem ließen sich mit der Technologie Fehlalarme reduzieren, was schlussendlich zu einer verbesserten Akzeptanz der KI-Systeme bei der Bevölkerung beitrage.

Experten aus Oxford, Berkley und dem DFKI

Diese und ähnliche Themen diskutierten die Experten auch im Rahmen mehrerer Gastbeiträge auf den Air Days. Geladen waren dafür Mitarbeiter der entwickelnden Forschungsinstitute Oxford, Berkley und des Deutschen Forschungszentrums für KI (DFKI). Hier kam auch zur Sprache, welche sinnvollen Ansätze es für neuronale Netze oder Machine Learning bei mobilen Robotern gibt.
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