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Fraunhofer-Gesellschaft
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  4. Machine Learning in sicherheitskritischen Systemen
 
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2020
Conference Paper
Title

Machine Learning in sicherheitskritischen Systemen

Title Supplement
Aktuelle Probleme und Möglichkeiten der Absicherung
Abstract
Der Einsatz von Machine Learning (ML), insbesondere von Deep Learning, ermöglicht erst viele hochkomplexe Anwendungen, beispielsweise in der Medizintechnik oder bei autonomen Systemen. Derzeit gibt es beim Einsatz in solchen sicherheitskritischen Systemen jedoch noch einige Herausforderungen. Drei dieser Probleme und Möglichkeiten, wie diese in Zukunft gehandhabt werden können, sollen im Nachfolgenden am Beispiel des autonomen Fahrens vorgestellt werden.
Author(s)
Schwaiger, Adrian  
Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS  
Mainwork
Embedded Software Engineering Kongress 2020  
Project(s)
ADA-Center
Funder
Bayerisches Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie StMWi  
Conference
Embedded Software Engineering Kongress (ESE) 2020  
DOI
10.24406/publica-fhg-409615
File(s)
N-618542.pdf (278 KB)
Rights
Under Copyright
Language
German
Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS  
Keyword(s)
  • artificial intelligence (AI)

  • Künstliche Intelligenz (KI)

  • machine learning

  • Maschinelles Lernen (ML)

  • safety

  • autonomes Fahren

  • autonomous driving

  • Autonomous Systems

  • Autonome Systeme

  • assurance case

  • Absicherung

  • safety critical

  • Safe Intelligence

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