Category: Artificial Intelligence

Autonome Fahrerassistenzsysteme (engl. «ADAS») haben sich in den letzten 10 Jahren von einfachen regelbasierten Systemen zu fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen entwickelt.

Diese fortschrittlichen Systeme verwenden tiefe neuronale Netzwerke (engl. «Deep Neural Networks») und sollen zukünftig vollständig autonomes Fahren ermöglichen. Um diese Systeme zu trainieren, werden Petabyte an Daten und Tausende von Recheneinheiten (vCPUs und GPUs) benötigt.
Dieser Blogbeitrag beschreibt Entwicklungsansätze und Herausforderungen beim Aufbau von Fahrerassistenzsystemen. Verschiedene Designansätze werden vorgestellt. Insbesondere werden die verschiedenen Funktionseinheiten beschrieben, die beim Aufbau eines modularen Trainings- oder Prozesses-Designs benötigt werden.

von Swami Sivasubramanian, übersetzt von Tobias Nitzsche Die Grundlagen für einen Paradigmenwechsel im Maschinenlernen (ML) existieren seit Jahrzehnten, doch erst mit der heutigen Verfügbarkeit skalierbaren Rechenkapazität, einer anhaltenden Datenexplosion und der rasanten Fortschritte im Bereich ML beginnen Kund:innen verschiedener Branchen, ihre Geschäfte zu transformieren. Neulich erst haben generative KI-Anwendungen wie ChatGPT weitreichend Aufmerksamkeit und Vorstellungskraft […]

von Stefan Schneider und Christophe Renard Motivation Die AWS Cloud bietet deutschen Mittelständlern reichhaltige Möglichkeiten ihre Fertigung zu optimieren. Die AWS Referenzarchitektur für die Fertigungsindustrie zeigt hierzu vielfältige Lösungsideen. In diesem Blog zeigen wir, wie ein Maschinenführer für etwa 20€ im Monat eine Maschine von jeder Stelle der Welt aus überwachen kann. Überwachen bedeutet in […]