Die Kooperation von dSPACE, einem führender Anbieter von Lösungen für die Entwicklung vernetzter, autonomer und elektrisch angetriebener Fahrzeuge, und dem Institut für Maschinelles Lernen der JKU sieht die Integration von generativen KI-Technologien in dSPACE-Lösungen für datengetriebene Entwicklung vor. Die erste Implementierung wird Mitte 2025 in "IVS", der dSPACE-Software für Sensordatenmanagement, verfügbar sein.

IVS ist eine offene, cloudbasierte Software-Plattform, die es Entwickler*innen ermöglicht, Testdaten zu analysieren, die in der Cloud, vor Ort oder in global verteilten Speicherarchitekturen gespeichert sind. Die neuen generativen KI-basierten Funktionen ermöglichen die automatische Suche nach Objekten und Manövern in Sensor-Rohdaten durch Abfragen in natürlicher Sprache (Prompts) und sparen so erhebliche Kosten und Zeit bei der Entwicklung neuer Funktionen.

"Die Zusammenarbeit zwischen dSPACE und dem Institut für Maschinelles Lernen der JKU steht für eine synergetische Beziehung zwischen Industrie und Wissenschaft im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Bei der Neuausrichtung unserer Forschung auf industrielle KI-Anwendungen haben wir festgestellt, dass sich die Kompetenzen von dSPACE in den Bereichen Simulation, Validierung und multimodale Grundlagenmodelle nahtlos mit den Stärken unseres Instituts ergänzen. Diese Partnerschaft bietet eine einzigartige Gelegenheit, die KI-Forschung auf dem neuesten Stand der Technik voranzutreiben und so Lösungen für komplexe, reale Herausforderungen zu finden. Da wir bei der Entwicklung generativer KI-Technologien in Europa weiterhin führend sind, stellt diese Kooperation sicher, dass die Innovationen der JKU nahtlos in die branchenführenden Werkzeuge von dSPACE integriert werden, was zu einem erheblichen gegenseitigen Nutzen führt", sagt Univ.-Prof. Sepp Hochreiter, Leiter des LIT AI Lab und des Instituts für Maschinelles Lernen an der JKU.

"Mit der Zusammenarbeit zwischen dSPACE und der JKU haben wir eine einzigartige Lösung geschaffen, die es ermöglicht, sowohl identifizierte als auch nicht identifizierte Objekte und Fahrsituationen in den riesigen Datenspeichern unserer Kund*innen zu suchen. Dieser innovative Ansatz hilft unseren Kund*innen, die richtigen Daten aus Petabyte großen, unsortierten Datenspeichern zu finden und mit Hilfe generativer KI-Technologie ihre autonomen Fahrfunktionen zu testen und zu validieren. Unsere Zusammenarbeit wird es Ingenieur*innen auf der ganzen Welt ermöglichen, ihre Entwicklungseffizienz mit der Unterstützung generativer KI-Technologie zu steigern", so Tino Schulze, Vice President Automated Driving & Software Solutions bei dSPACE, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster.