Maschinelles Lernen und Autounfälle: Es muss nicht immer Deep Learning sein

Nicht nur das autonome Fahren, sondern auch die Fahrzeugsicherheit könnte von KI profitieren - nur ist Deep Learning nicht unbedingt der richtige Ansatz dafür.

Artikel von Andreas Meier veröffentlicht am
Der Aufprallwinkel ist wichtig für die Prognose, wie schwer ein Unfall verläuft.
Der Aufprallwinkel ist wichtig für die Prognose, wie schwer ein Unfall verläuft. (Bild: ODD ANDERSEN/AFP via Getty Images)

Trotz aller Fahrerassistenzsysteme und zukünftiger autonomer Fahrfunktionen - es wird wichtig bleiben, crashsichere Fahrzeuge zu bauen. Denn es wird auch in Zukunft (schwere) Unfälle geben, bei denen Menschen zu Schaden kommen.


Weitere Golem-Plus-Artikel
Microsofts E-Mail: Modern Auth in Exchange macht Admins Arbeit
Microsofts E-Mail: Microsofts E-Mail: Modern Auth in Exchange macht Admins Arbeit

Ab dem 1. Oktober 2022 müssen Exchange-Clients zwingend Microsofts moderne Authentifizierung nutzen. Das bedeutet Mehrarbeit.
Eine Analyse von Oliver Nickel


Copilot, Java, RISC-V, Javascript, Tor: KI macht produktiver und Rust gewinnt wichtige Unterstützer
Copilot, Java, RISC-V, Javascript, Tor: Copilot, Java, RISC-V, Javascript, Tor: KI macht produktiver und Rust gewinnt wichtige Unterstützer

Dev-Update Die Diskussion um die kommerzielle Verwertbarkeit von Open Source erreicht Akka und Apache Flink, OpenAI macht Spracherkennung, Facebook hilft Javascript-Enwicklern und Rust wird immer siegreicher.
Von Sebastian Grüner


Flexpoint, Bfloat16, TensorFloat32, FP8: Dank KI zu neuen Gleitkommazahlen
Flexpoint, Bfloat16, TensorFloat32, FP8: Flexpoint, Bfloat16, TensorFloat32, FP8: Dank KI zu neuen Gleitkommazahlen

Die Dominanz der KI-Forschung bringt die Gleitkommazahlen erstmals seit Jahrzehnten wieder durcheinander. Darauf muss auch die Hardware-Industrie reagieren.
Von Sebastian Grüner


    •  /