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Präsentationen der TU Berlin vor dem Roten Rathaus am 7. August 2021 im Rahmen der Wissensstadt Berlin
Die Fachgebiete der TU Berlin beteiligen sich mit einem vielfältigen Programm an der Wissensstadt Berlin 2021. Das ist ein Gemeinschaftsprojekt der Berliner wissenschaftlichen Einrichtungen zu den großen Themen unserer Zeit: Gesundheit, Klima und Zusammenleben. Vom 26. Juni bis zum 22. August 2021 finden stadtweit über 100 Veranstaltungen für alle Interessierten statt. Die TU Berlin mit dem Distributed Artificial Intelligence Laboratory (DAI-Labor) und das Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD) bieten am 7. August 2021, dem letzten Aktionstag, folgendes Programm an:
Aktionstag: 7. August 2021, 15 bis 20 Uhr
Schaufensterprojekt BeIntelli des DAI-Labors der TU Berlin macht autonome Mobilität erlebbar
Heute die Mobilität von morgen erleben: Am Aktionsstand von BeIntelli, einem Projekt des DAI-Labors der TU Berlin, gibt es bei der Wissensstadt Berlin autonomes Fahren zum Anfassen. Die Besucher*innen erwartet einerseits ein Miniaturparcours mit einem BearCar, einem eigens entwickelten und automatisiert fahrenden Modellauto. Außerdem wird ein aufgerüsteter PKW ausgestellt, der zeigt, wie das autonome Fahrzeug seine Umgebung wahrnimmt.
Auch das Bühnenprogramm bespielt das interdisziplinäre BeIntelli-Team: Jan Keiser und Marc Guerreiro Augusto erklären ab 15.40 Uhr den Zuschauer*innen die interessantesten Fakten zur Zukunftstechnologie des autonomen Fahrens, Franziska Riethmüller moderiert.
Ort: Platz vor dem Roten Rathaus, Rathausstr. 15, 10178 Berlin-Mitte, Stand und Bühne
Weitere Informationen:
http://www.be-intelli.com
http://www.wissensstadt.berlin/events/wie-funktioniert-automatisiertes-fahren
Aktionsstand: Erklärbare Künstliche Intelligenz
Techniken des maschinellen Lernens wie zum Beispiel Neuronale Netze – auch oft bezeichnet als Künstliche Intelligenz (KI) – lösen heute bereits eine Vielzahl an komplexen Aufgaben mit großem Erfolg, beispielsweise in der Bilderkennung und Textanalyse, und bieten neuartige Vorhersagemodelle für komplexe physikalische, biologische und chemische Zusammenhänge. Die verschachtelte und komplex-nichtlineare Struktur vieler Modelle des maschinellen Lernens bringen allerdings den Nachteil mit, dass diese Systeme sich wie sogenannte Black Boxes verhalten und keine oder nur wenig Informationen über ihre Entscheidungsprozesse erkennen lassen. Selbst die Ingenieur*innen und Programmierer*innen haben oft keine Ahnung, exakt auf Grundlage welcher Daten, diese Systeme ihre Entscheidungen treffen. Das kann schnell zu einem Problem werden, wenn solche Systeme auf unvorhergesehene Situationen treffen oder wenn aktiv versucht wird, Systeme dieser Art zu manipulieren. In sicherheitsrelevanten Kontexten, wie zum Beispiel in der Medizin oder auch beim autonomen Fahren, schließt das den Einsatz solcher Systeme nahezu aus. Der Black Box-Charakter beeinträchtigt die Anwendung und Akzeptanz dieser Systeme in allen Anwendungsgebieten, in denen das Verstehen individueller Modellvorhersagen, und somit das Vertrauen in das Vorhersagemodell, unumgänglich ist.
Wissenschaftler*innen des Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD) forschen intensiv an der sogenannten erklärbaren Künstlichen Intelligenz, der sogenannten XAI. Diese schafft Einblicke in die Blackbox KI und macht Entscheidungen rückverfolgbar. Der vor Ort ausgestellte Demonstrator, der unter anderem am BIFOLD entwickelt wurde, zeigt Interessierten am Beispiel der Bilderkennung, exakt welche Pixel eines Bildes wie viel zu der Entscheidung der eingesetzten KI beigetragen hat.
Ort: Platz vor dem Roten Rathaus, Rathausstr. 15, 10178 Berlin-Mitte, Stand
Weitere Informationen:
https://www.wissensstadt.berlin/events/erklarbare-kunstliche-intelligenz
Weitere Projekte und Termine unter: https://www.tu.berlin/themen/transfer/2021/juni/wissensstadt-berlin/
Weitere Informationen erteilt Ihnen gern:
Ramona Ehret
TU Berlin
Stabsstelle Kommunikation, Events und Alumni
Tel.: 030 314-22919
E-Mail: Ramona.Ehret@tu-berlin.de
Criteria of this press release:
Journalists, Scientists and scholars, all interested persons
Information technology, Traffic / transport
transregional, national
Miscellaneous scientific news/publications
German
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