Wie kann man KI-Systeme testen, und warum können schlechte Daten dabei helfen? In diesem Blogbeitrag erklärt unser KI-Experte Dr. Julien Siebert, wie man KI-Systeme durch Fehlerinjektion mit unserer Badgers-Bibliothek testen kann. Auswirkungen mangelnder Datenqualität Datenqualitätsprobleme sind bei der Entwicklung und…
In der heutigen Zeit verschmelzen Medizin und Technologie immer stärker miteinander. Daher ist es nicht verwunderlich, dass digitale Biomarker und Patientenzwillinge in den Vordergrund treten. Diese innovativen Technologien haben das Potenzial, die personalisierte Medizin grundlegend zu verändern und die Behandlung…
Enhancing datasets by adding input variations or data quality deficits is often done using data augmentation approaches. These approaches employ classical image processing techniques, Deep Learning models like Convolutional Neural Networks (CNNs), or Generative Adversarial Networks (GANs). With the rise…
The use of Machine Learning (ML) components in safety-critical or financially critical systems is challenging. At Fraunhofer IESE, we address this challenge by systematically engineering comprehensive multi-layered safety concepts and explicitly considering sources of uncertainties. This specifically includes situations at…
Eine gute Datenqualität ist entscheidend für die Zuverlässigkeit von Systemen, die auf Machine Learning und Künstlicher Intelligenz basieren. Data Scientists verbringen daher die meiste Zeit damit, Daten vorzubereiten und Probleme mit der Datenqualität zu lösen. In diesem Blogbeitrag erläutert unser…
The evolution of vehicle infotainment systems has dramatically enhanced the driving experience. This is achieved by incorporating advanced functionalities such as navigation, multimedia, and connectivity options. Therefore, meticulous testing is crucial to ensure the reliability and functionality of these sophisticated…
Nachhaltigkeit ist kein Luxus mehr, sondern eine Notwendigkeit – auch im Gesundheitswesen. Doch wie nachhaltig ist das deutsche Gesundheitswesen, und welche Rolle spielen digitale Technologien in diesem Kontext? Nachhaltigkeit lässt sich in drei Hauptkategorien einteilen: ökonomische, soziale und ökologische Nachhaltigkeit….
The topic of data spaces has gained increased traction in Europe and beyond. In this blog post, we will talk in a compact way about the history of the concept, its current definition, and the significant challenges that lie ahead…
Development and testing of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) and autonomous driving technologies are of paramount importance in the rapidly evolving automotive industry [1]. Therefore, in collaboration with our industrial partners aSR and CADFEM, we built a driving simulator that…
In today’s complex technological landscape, ensuring system safety is paramount. The Systems Theoretic Process Analysis (STPA) framework provides a structured approach for identifying and mitigating safety risks in intricate systems. At the forefront of this methodology is safeTbox, an STPA…
