KISS: Neues Projekt im Bereich Künstliche Intelligenz – Fraunhofer Audio Blog
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KISS: Neues Projekt im Bereich Künstliche Intelligenz

Fraunhofer IIS und Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg verbinden Forschung und Lehre, um maschinelles Lernen weiter zu verbessern

Die beiden Verbundpartner Fraunhofer IIS und Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg vertiefen die Forschung auf dem Gebiet des maschinellen Lernens mit einem gemeinsamen Projekt. Am Institut entsteht ein KI-Labor im Bereich Systemdesign für maschinelles Lernen in Anwendungen der Signalverarbeitung, kurz KISS. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung hat hierfür einen entsprechenden Forschungsantrag bewilligt.

Maschinelles Lernen findet in immer mehr Disziplinen Anwendung. Auch im Bereich der Signalverarbeitung können KI-basierte Algorithmen häufig bessere Ergebnisse erzielen als herkömmliche Algorithmen. Das Projekt KISS erforscht neue Entwicklungswerkzeuge und Verfahren, um diese Algorithmen zu verbessern und auf verschiedenen Systemen schnell und effizient zu implementieren.

KISS beschäftigt sich mit der Frage, wie Trainingsdaten für künstliche Intelligenzen effizient erstellt werden können. So gibt es die Möglichkeit, Daten zu simulieren, die Daten selbstständig aufzunehmen oder auf bestehende Datensätze, etwa von Videoplattformen im Internet, zurückzugreifen. Diese Datensätze benötigen jedoch häufig sehr viel Speicherplatz. Ziel ist es, die technischen Herausforderungen so zu lösen, dass Anwendungsprobleme mittels maschinellen Lernens gelöst und automatisiert in effiziente Implementierungen auf verschiedensten Zielarchitekturen, etwa Grafikkarten oder programmierbaren Chips, überführt werden können.

Zur Sicherstellung der Praxistauglichkeit werden die entwickelten Methoden an unterschiedlichen Anwendungen im Video-, Sprach- und Audiobereich getestet. Geeignete Konzepte sind dabei die Verarbeitung von ein- oder mehrkanaligen Mikrofonsignalen bei Mensch-Maschine-Schnittstellen oder eine bessere Signaltrennung bei Hörgeräten. Im Videobereich liegt der Fokus auf Algorithmen der optischen Umfelderfassung. Neuronale Netze können bessere Tiefenkarten bestimmen oder optische Oberflächeneigenschaften und Beleuchtungssituationen schätzen. Einsatzgebiet solcher Algorithmen sind die Film- und Medienbranche und Fahrassistenzsysteme.

KISS verbindet Forschung und Lehre. So wird es Studierenden ermöglicht, im Rahmen des Projekts Praktika zu leisten oder ihre Abschlussarbeiten anzufertigen. Außerdem werden die am Institut gewonnen Erkenntnisse für verschiedene Vorlesungen der FAU aufbereitet. Dies stellt sicher, dass es in Deutschland auch in Zukunft ausreichend Experten im Bereich des maschinellen Lernens geben wird. Zusätzlich sind Schulungsmaßnahmen für Mitarbeiter von Unternehmen sowie wissenschaftliche Veröffentlichungen geplant. Der Austausch mit der Öffentlichkeit sorgt dafür, dass die Forscher erfahren, welche Probleme die Industrie derzeit beschäftigen und ihre Fragestellungen dementsprechend anpassen können.

Weitere Informationen über das Projekt finden Sie hier.

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