Die Datenfusion spielt in der Data Science eine wichtige Rolle, da sie dazu beiträgt, die Qualität der Daten zu verbessern, ein tieferes Verständnis von Vorgängen zu gewinnen und genauere Ergebnisse zu erzielen. Das haben wir aus eigener Erfahrung erkannt: Ancud IT nutzt das Wissen über Datenfusion und das Verständnis für deren Funktionsweise seit einigen Jahren für eigene Projekte. Ein solches Projekt war das KI-LiDAR-Projekt im Bereich der Umfelderfassung für das autonome Fahren, bei dem wir unterschiedliche Sensordaten, wie Bild und LiDAR (Laser basierte Tiefenmessung) Daten, mithilfe von Neuronalen Netzen fusionieren. Diese KI-Methode automatisiert die ansonsten aufwendige manuelle Sensorkalibrierung des autonom fahrenden Fahrzeugs. Aditya, ein Data Scientist bei Ancud IT, der an Deep Learning für die Online-Rekalibrierung gearbeitet hat, gab uns weitere Einblicke in das KI-LiDAR-Projekt. 

Unser Projekt ist ein Beispiel dafür, wie die Verbindung mehrerer Datenquellen die Entscheidungsfindung revolutionieren und den Weg für sicherere und effizientere autonome Fahrsysteme ebnen kann. “Die Sensordatenfusion ist ein wichtiger Bestandteil der Analyse großer Datensätze. Dabei werden Daten von verschiedenen Sensoren gesammelt, bereinigt und standardisiert, um eine genaue Analyse zu ermöglichen”- erklärte Aditya. 

Die Kombination von Daten aus verschiedenen Datenquellen bietet viele Vorteile, wenn es darum geht, Wissen zu gewinnen und komplexe Zusammenhänge zu verstehen. Mehrere Datenquellen bieten einen umfassenderen und ganzheitlicheren Blick auf das untersuchte Phänomen. Unser Experte Aditya begründet, warum dies wichtig ist und viele Vorteile mit sich bringt: “Durch die Fusion von Daten aus verschiedenen Quellen können wir eine größere Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei unseren Analysen erreichen. Verschiedene Datenquellen können ihre eigenen Stärken und Schwächen haben, aber durch ihre Kombination können wir diese Einschränkungen überwinden und genauere und zuverlässigere Erkenntnisse gewinnen. Dies kann auch dazu beitragen, Unsicherheiten zu verringern und die Entscheidungsfindung in komplexen und dynamischen Umgebungen zu verbessern. Durch die kontinuierliche Integration und Aktualisierung von Daten aus verschiedenen Quellen können wir robustere Modelle erstellen und fundiertere Entscheidungen in Echtzeit treffen”. 

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Kombination von Sensordaten, insbesondere für mehrere Sensoren beim autonomen Fahren, ist bereits sehr vielversprechend. Mit dem Aufkommen von Sensoren wie LIDAR, RADAR und Kameras sind wir nun in der Lage, große Mengen an Daten über die Umgebung des Fahrzeugs zu sammeln. Wie unser Data Scientist Aditya sagte, kann die Kombination von Daten aus allen Sensoren eine Herausforderung darstellen, da die Datenmengen sehr groß sind. “Mit Hilfe von Deep Learning können Modelle erstellt werden, die diese Multisensordaten effektiv verarbeiten und zusammenführen können. Diese Modelle können aus den Daten lernen, Objekte zu erkennen, ihre Bewegungen vorherzusagen und ihre Entfernungen genau abzuschätzen. Deep-Learning-Algorithmen können auch lernen, verschiedene Objekte wie Fahrzeuge, Fußgänger, Straßenschilder usw. aus mehreren Sensordaten zu erkennen und zu klassifizieren, insbesondere bei jedem Wetter und in Extremsituationen”- Data Scientist ergänzt. 

Durch den Einsatz modernster Technologien und Algorithmen sind wir zuversichtlich, dass wir einen bedeutenden Fortschritt erzielen werden. Mit der weiteren Entwicklung dieser Modelle können wir effizientere und genauere Ansätze erwarten, die komplexe Fahrszenarien bewältigen können. Die Fähigkeit, komplexe Fahrszenarien erfolgreich zu meistern, ist von entscheidender Bedeutung für die Verwirklichung einer sicheren und effizienten autonomen Mobilität. 

Natürlich nutzen wir das in diesem Projekt erworbene Know-how, um unseren Kunden innovative Lösungen in einer Vielzahl von Bereichen anzubieten. Dieser Transfer von Wissen und Technologie ist ein zentraler Aspekt unserer Arbeit und ermöglicht es uns, immer an der Spitze der Innovation zu stehen. 

Hier finden Sie unsere Lösungen: Unsere Lösungen im Überblick (ancud.de)