流动性革命：AI控制的机器人征服了汉诺威·梅斯（Hannover Messe）！

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Ilmenau, Deutschland - 目前正在介绍用于自动机器人的基于AI创新的感知软件。该软件是由Qais Yousef和流程优化部门负责人Pu Li教授开发的，它是中央感知和控制系统。它准确地记录了机器人的交通状况和周围环境，并实现了主动和反应性行为。特别值得注意的是，该软件不仅分析了行人的运动，还分析了他们的面部表情，从而可以预测其意图。这使机器人可以在早期阶段更改路线，而不必突然刹车。此外，该软件通过使用2D摄像头来认识其周围环境，其中包括人行道的性质，天气和照明条件。她甚至可以与交通信号灯进行沟通，并评估她对人工智能（AI）的预测的安全性。这些技术用于众多领域，例如送货机器人，人行道清洁机器人和为视觉障碍者提供帮助的机器人。这是由

此外，Tu Ilmenau为能源有效的私人移动网络（也称为校园网络）提供了创新的解决方案。这些网络是专门为个人用户需求而设计的，并支持未来的手机标准6G。在Andreas Mitschele-Thiel教授的指导下，一个团队设计了一个5G+校园网络，作为自治系统和工业自动化的研究平台。智能网络技术可以通过基于意图的网络来实现自动网络控制，从而通过网络运营商可以以自然语言来制定需求，然后系统自动实现。此外，开放的无线电访问网络O-RAN促进了与制造商无关的网络体系结构和新移动电话技术的集成。在网络中优化能源消耗的软件应用程序可以实现能源有效的操作。在这里，AI和机器学习也用于实时分析和控制网络操作。

自动驾驶汽车中的人工智能实时处理数据，其中包括道路的过程，交通标志和其他道路使用者的动作。但是，为了正常运行，必须对AI系统进行彻底培训。美国科学家在2018年进行的一项测试表明，由于误导性的音符，AI系统误解了停车标志。 AI系统的决定通常很难理解，这可能导致安全问题。因此，必须检查AI系统并采取技术措施来捍卫攻击并避免故障。 道路交通中的技术背景 在德国，自去年以来，已允许无人驾驶汽车，公共汽车和卡车参加固定路线的公共道路交通。这些车辆使用人工智能来更快，更环保。尽管对这项技术有积极的态度，但人们仍然担心自动驾驶汽车的可能错误。有关AI系统的设计和要求的重要问题已经被讨论，作为Tagesspiegel Future Mobility Summit的一部分，从移动性工作组和学习系统的智能交通系统中进行了讨论。讨论的重点是对流动性AI系统的技术，法律和道德要求。 平台学习系统强调对可信赖的自动驾驶汽车的设计是对他们的认可。