Enhancing datasets by adding input variations or data quality deficits is often done using data augmentation approaches. These approaches employ classical image processing techniques, Deep Learning models like Convolutional Neural Networks (CNNs), or Generative Adversarial Networks (GANs). With the rise…
The use of Machine Learning (ML) components in safety-critical or financially critical systems is challenging. At Fraunhofer IESE, we address this challenge by systematically engineering comprehensive multi-layered safety concepts and explicitly considering sources of uncertainties. This specifically includes situations at…
Development and testing of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) and autonomous driving technologies are of paramount importance in the rapidly evolving automotive industry [1]. Therefore, in collaboration with our industrial partners aSR and CADFEM, we built a driving simulator that…
Zu Beginn des Jahres 2024 wurde der Begriff „Large Action Model“ (LAM) mit dem Release von Rabbit R1 in der Öffentlichkeit bekannt. Parallel dazu haben sich Large Language Models (LLM) und multimodale Modelle als nützlich erwiesen, um Roboter besser zu…
Service-based production promises a plethora of benefits, such as higher revenues, by providing custom-tailored products or a significant reduction of the time between the placement of a customer order and its fulfillment. However, how can service-based production be realized? Delve…
Die medizinische Versorgung auf dem Land steht vor großen Herausforderungen. Praxen können kaum neue Patientinnen und Patienten aufnehmen, und es fehlt auch an Nachfolgenden. Die Wartezeiten für Facharzttermine sind lang und die Diagnosefindung dauert ebenfalls immer länger. In diesem Blogartikel…
DIN SPEC 92005 has been publicly available since January 2024. It deals with the quantification of uncertainties in Machine Learning (ML) and was developed in collaboration with Fraunhofer IESE, which also provided the deputy chairman. Dieser Artikel ist auch in…
In seiner Comicreihe »Näher als wir denken!« prophezeite der amerikanische Künstler Arthur Radebaugh bereits in den 1960er Jahren den Einsatz von Computern zur Entscheidungsunterstützung in der Medizin. In den 1970er Jahren gingen die ersten klinischen Entscheidungsunterstützungssysteme (engl.: »Clinical Decision Support…
Die DIN SPEC 92005 ist seit Januar 2024 öffentlich verfügbar. Sie beschäftigt sich mit der Quantifizierung von Unsicherheiten im Maschinellen Lernen (ML) und entstand unter Mitwirkung des Fraunhofer IESE, das auch den stellvertretenden Obmann stellte. This article is also available…
Der Umgang mit Unsicherheiten stellt bei der Nutzung von KI-Vorhersagen in vielen Anwendungsbereichen einen entscheidenden Faktor dar. Das gilt insbesondere in der Medizin und beim autonomen Fahren. In der Medizin kann der Umgang mit Unsicherheit dazu beitragen, dass sich KI-Modelle…
