Unsere Herausforderung: Neue Trainingsansätze für kontinuierliches Lernen
KI-Module im Bereich des autonomen Fahrens skalieren bisher nur begrenzt. Sie reagieren lediglich in eingeschränkten Szenarien zuverlässig. Ursache hierfür sind die verwendeten Trainingsstrategien, bei denen bisher jede neue Domäne von Grund auf neu erlernt werden. Dadurch entstehen enorme Entwicklungskosten.
KI Delta Learning forscht nach disruptiven Trainingsansätzen, um die KI-Algorithmen auf eine nachhaltigere Art zu trainieren. Mithilfe neuer, effizienterer Trainingsmethoden wird kontinuierliches Lernen sichergestellt. Bereits erlerntes Wissen und zuvor getestete und abgesicherte Entwicklungsstände bleiben bei Domänenwechseln erhalten.
Nur so wird man immer kürzeren Innovationszyklen und der sich stetig ändernden Mobilität gerecht. Gegenwärtige technologische Lücken, die den Technology Readiness Level (TRL) autonomer Fahrzeuge begrenzen und eine breite Anwendung der KI im autonomen Fahren noch verhindern, werden durch die neuen Ansätze in KI Delta Learning geschlossen.
