{"id":395,"date":"2024-04-23T11:02:49","date_gmt":"2024-04-23T10:02:49","guid":{"rendered":"https:\/\/maanvs04.gm.fh-koeln.de\/?p=395"},"modified":"2024-06-27T13:20:04","modified_gmt":"2024-06-27T12:20:04","slug":"doktorandenkolloquium-des-projekts-shapefuture","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.spotseven.de\/?p=395","title":{"rendered":"Doktorandenkolloquium des Projekts ShapeFuture"},"content":{"rendered":"\n
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In ihrem Vortrag \u201eInsight and brainstorming on the dissertation topic<\/strong>” haben Noah C. P\u00fctz und Jens U. Brandt beschrieben, wie sie ihre Konzepte f\u00fcr die korrekte Sideslip-Winkel-Vorhersage entwerfen.<\/strong> Dabei nutzen sie verschiedene Vorgehensweisen, um die Ungenauigkeit bei der Vorhersage durch physikalische Formeln, mithilfe von KI, zu minimieren.<\/strong><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

KI im Motorsport<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Der Sideslip-Winkel, definiert als der Winkel zwischen der Ausrichtung eines Reifens und der tats\u00e4chlichen Bewegungsrichtung eines Fahrzeugs, spielt eine entscheidende Rolle im Motorsport. Er liefert wichtige Erkenntnisse \u00fcber Fahrverhalten und Traktionsverm\u00f6gen, die f\u00fcr die Optimierung von Leistung und Sicherheit auf der Rennstrecke unerl\u00e4sslich sind. In der hochkompetitiven Welt des Motorsports, wo Fahrzeuge stets am Limit ihrer Performance bewegt werden, kann eine genaue Bestimmung des Sideslip-Winkels einen kritischen Wettbewerbsvorteil bedeuten. Allerdings machen Reglementseinschr\u00e4nkungen und hohen Kosten eine direkte Messung oft nicht m\u00f6glich. Neuronale Netzwerke bieten hier eine vielversprechende L\u00f6sung, da sie trotz der komplexen und nichtlinearen Fahrzeugdynamik zuverl\u00e4ssige Sch\u00e4tzungen des Sideslip-Winkels erm\u00f6glichen.<\/p>\n\n\n\n

Wie bei vielen KI-Methoden stehen auch bei der Verwendung neuronaler Netzwerke zur Sch\u00e4tzung des Sideslip-Winkels zwei wesentliche Herausforderungen im Raum:\u00a0
1. F\u00e4higkeit zur Generalisierung\u00a0
2. Robuste Leistung unter realen Bedingungen<\/p>\n\n\n\n

Noah P\u00fctz<\/strong> – Pole Position f\u00fcr die KI<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Noah P\u00fctz entwickelt ein KI-Modell mit m\u00f6glichst hoher Generalisierungsf\u00e4higkeit. Sein Ziel ist es, dass das System auch in unbekannten Situationen pr\u00e4zise Vorhersagen treffen kann, indem er ein Modell schafft, das \u00fcber seine Trainingsdaten hinaus agieren kann.<\/p>\n\n\n\n

Jens Brandt – KI auf der \u00dcberholspur<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Jens Brandt bereitet die KI auf die Realit\u00e4ten des Rennsports vor, indem er sie von Anfang an mit realen Herausforderungen konfrontiert. Diese Vorbereitung soll sicherstellen, dass die KI auch unter den anspruchsvollsten Bedingungen zuverl\u00e4ssig funktioniert. Brandts Ansatz verkn\u00fcpft Forschung mit praktischer Anwendung und optimiert die KI f\u00fcr den Einsatz unter echten Rennbedingungen.<\/p>\n\n\n\n

Was die Zukunft bringt<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Aktuell befassen sich die zwei Doktoranden mit der Optimierung ihrer Trainingsverfahren. In Zukunft wird erwartet, die Dom\u00e4ne des Motorsports durch k\u00fcnstliche Intelligenz zu unterst\u00fctzen, ohne in die sportliche Komponente einzugreifen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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