Uni-DAS e. V.

Über den Betrieb

Uni-DAS e.V. ist ein Unternehmen aus Darmstadt, das in der Kategorie Sonstige tätig ist. Sie bieten Workshops und Forschung zu Fahrerassistenz und automatisiertem Fahren an. Der Workshop "Fahrerassistenz und automatisiertes Fahren" des Unternehmens fand am 16. und 17. Juli 2020 statt. Der Workshop konzentrierte sich auf Fahrerassistenzsysteme mit maschineller Wahrnehmung, die mittlerweile im Automobilbereich etabliert sind. Neben der weiteren Optimierung dieser Systeme in Bezug auf Leistung und Kosten rückt die Übernahme des Fahrens durch Maschinen immer stärker in den Vordergrund. Obwohl eine vollständige Automatisierung des Fahrens noch in weiter Ferne liegt, zeichnen sich verschiedene Wege ab, wie diese Entwicklung in Zukunft erfolgen kann. Die technologiegetriebene Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen stellt jedoch auch unsere heutigen Mobilitätskonzepte in Frage und bietet sowohl neue Optionen als auch neue Herausforderungen hinsichtlich der Systemsicherheit, der Systemtransparenz und möglicher Überautomatisierung. Eine besonders schwierige Frage ist, wie hoch- und vollautomatisiertes Fahren abgesichert werden kann und wie diese Systeme freigegeben werden können. Der FAS Workshop 2020 bot ein Diskussionsforum für Expertinnen und Experten im deutschsprachigen Raum, auf dem technische, gesellschaftliche und ethische Fragestellungen im Bereich der Fahrerassistenz und des automatisierten Fahrens interdisziplinär diskutiert wurden. Aufgrund der besonderen Umstände wurde der Workshop digital abgehalten. Das Unternehmen Uni-DAS e.V. forscht auch im Bereich der Unsicherheitserkennung von neuronalen Netzwerken für die semantische Segmentierung im Kontext des autonomen Fahrens. Ziel ist es, Unsicherheiten in den Entscheidungen neuronaler Netzwerke zu identifizieren und zu berücksichtigen. Durch die Entwicklung einer Methodik zur Evaluation von Leistungen von neuronalen Netzwerken bei der Erkennung von Out-of-Distribution und bei der Unsicherheitsschätzung wurde diese Forschung vorangetrieben. Das Unternehmen schlägt einen neuartigen Ansatz vor, um die Unsicherheitsschätzung für die Out-of-Distribution-Erkennung aus unbeaufsichtigten Teilen der Trainingsdaten zu lernen. Dieser Ansatz erfordert keine Änderungen an der Netzwerkarchitektur oder der Laufzeit und erreicht eine vergleichbare Leistung wie aufwändigere Methoden. Dementsprechend können beliebige Architekturen für die Segmentierung auch zur Out-of-Distribution-Erkennung trainiert werden. Im Rahmen der Forschung des Unternehmens wurde auch ein neuartiger Ansatz zur Echolokation unter Verwendung von industrietauglichen Ultraschallsensoren vorgestellt. Dieser Ansatz nutzt maschinelles Lernen, um Schallwellen in einer lauten Umgebung zu erkennen, zu klassifizieren und Hintergrundgeräusche zu unterdrücken. Die Methode zeichnet sich durch ihre Robustheit gegenüber externen Geräuschen und unerwünschten Reflexionen aus verschiedenen Umgebungen aus. Im Vergleich zu herkömmlichen Algorithmen zur Schallwellenerfassung und Rauschunterdrückung zeigt der maschinenlernbasierte Ansatz eine deutliche Überlegenheit. Uni-DAS e.V. ist ein innovatives Unternehmen, das sich der Forschung und Entwicklung im Bereich der Fahrerassistenz und des automatisierten Fahrens widmet. Ihre Workshops und Forschungsprojekte tragen zur Weiterentwicklung dieser Technologien bei und bieten Raum für interdisziplinäre Diskussionen über technische, gesellschaftliche und ethische Aspekte.

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