Konferenz

International VDI Conference - Future of AI in Automotive

Name: International VDI Conference - Future of AI in Automotive
Start: 2021-04-27
End: 2021-04-28
Location: online

Gewinnen Sie Einblicke aus internationalen Fallstudien zur Anwendung von KI in der Automobilindustrie.
Erfahren Sie, wie Sie KI als Werkzeug im Unternehmen einsetzen können, wie Sie Ihre Daten effizient verwalten und wie Sie eine KI-gestützte Organisation aufbauen.
Diskutieren Sie den Weg zum vollständig autonomen Fahren, wie die Sicherheit der KI gewährleistet werden kann, und wie man Vertrauen in der Beziehungen zwischen Mensch und KI aufbaut.
Nutzen Sie Ihre Chance, mit international anerkannten KI-Experten und wichtigen Entscheidungsträgern in Kontakt zu treten – bequem und sicher von Zuhause oder aus Ihrem Büro.

SAVE THE DATE - Vom 27. bis 28. April 2021 findet die internationale VDI-Konferenz „Future of AI in Automotive“ zum 3. Mal statt! Speziell für die Automobilindustrie konzipiert, beschäftigt sich die Veranstaltung mit neuen Ideen, aktuellen Innovationen und kommenden Herausforderungen der automobilen KI. Die Konferenz bietet allen relevanten Stakeholdern eine Plattform für offene Diskussionen und ist ein Muss für alle, die von den neuen Möglichkeiten der KI im Automobilsektor profitieren wollen.

KI für Produkte und Prozesse

Die Möglichkeiten der KI in der Automobilindustrie werden schon seit einiger Zeit ausführlich diskutiert und versprechen intelligentere Autos, eine verbesserte Benutzererfahrung und schnellere Innovationszyklen. Jetzt ist es an der Zeit, von Versprechungen zu realen Anwendungsfällen überzugehen - und es gibt bereits zahlreiche Beispiele in der Automobilindustrie, in denen KI einen realen und positiven Effekt auf Produkte und Prozesse hat. Erfahrungen im und um das Auto herum werden umgestaltet, KI-gestützte Werkzeuge unterstützen Ingenieure bei der Konstruktion und Entwicklung besserer Fahrzeuge, und in der Fertigung wird KI zur Qualitätssteigerung und zur Verbesserung der Betriebsabläufe eingesetzt. Immense Mengen von Fahrzeugdaten werden gesammelt und verwaltet, Fortschritte beim unbeaufsichtigten Lernen machen das maschinelle Lernen kosteneffizienter, und neue Ansätze ermöglichen eine erhöhte Privatsphäre und Datensicherheit.

Die KI ist bereit – und Sie?

Bleiben Sie auf dem Laufenden und hören Sie, was OEMs, Zulieferer und Start-Ups zu sagen haben, diskutieren Sie die neuesten Innovationen auf dem KI-Markt und tauschen Sie sich mit den wichtigen Akteuren der Branche aus. Die VDI-Konferenz „Future of AI in Automotive“ ist die ideale Gelegenheit, sich darüber zu informieren, wie die KI den Automobilsektor verändert, welche Chancen sie für zukünftige Anwendungen bietet und welche Herausforderungen auf Sie zukommen.

Erste bestätigte Sprecher und Moderatoren 2021

Prof. Dr. Patrick van der Smagt, Director of AI Research, Volkswagen AG
Guillaiume Gruel, Head of Engineering & Quality Data Service, Groupe PSA
Dr. Tobias Bürger, Lead Big Data & AI Platform, BMW Group
Dr. Tobias Große-Puppendahl, Head of Platform Incubation Emerging Technologies, Porsche AG
Prof. Dr. Wolfgang Maas, Scientific Director & Head of Smart Service Engineering, German Research Center for Artificial Intelligence DFKI
Dr. Joana Hois, Artificial Intelligence Researcher, Daimler AG
Jörg Schrepfer, Head of Driving Assistance Research, Valeo
Jan Zawadzki, Head of AI, Car.SW Org
Dr. Florian Baumann, CTO Automotive & AI, Dell Technologies
Johannes Schniertshauer, Machine Learning Engineer, Audi AG
Matthieu Donain, Head of OpenLab Artificial Intelligence, Groupe PSA
Dr. Jürgen Bohn, Head of Innovation Cluster Artificial Intelligence & Data Science, Schaeffler AG
Und mehr…,

Wenn Sie Fragen zum Konferenzprogramm haben oder auf der Veranstaltung sprechen möchten, wenden Sie sich bitte an Johannes Lejeune.

Virtueller Austausch vom Feinsten

2021 wird die VDI-Konferenz „Future of AI in Automotive“ online stattfinden. Um den Schwerpunkt auf die interaktiven Elemente der Veranstaltung zu legen und Ihre Konferenzerfahrung flexibler und angenehmer zu gestalten, wurde das Programm an den virtuellen Kontext angepasst.

Keynotes: Mehrere hochrangige Keynotes werden live übertragen und bilden den Rahmen für die beiden Konferenztage.

Lightning Talks: Die anderen Präsentationen werden vorab aufgezeichnet. Sie stehen Ihnen in den Wochen vor und nach der Konferenz als Stream zur Verfügung. Bei der Veranstaltung werden die Redner einen kurzen „Lightning Talk“ halten, der sich auf die Hauptpunkte ihrer Präsentation konzentriert.

Podiumsdiskussionen: Die Keynotes und Lightning Talks werden in Themenblöcken zusammengefasst. Nach jedem Block findet eine moderierte Podiumsdiskussion mit den Sprechern statt, bei der alle Teilnehmer der Konferenz zum Mitdiskutieren eingeladen sind.

Programm als PDF herunterladen

Tuesday, April 27, 2021

09:40	Chair’s Welcome & Opening Address
	Keynotes
10:00	AI Across the Automotive Domains Software & AI in autonomous driving, cockpit, e-powertrain & connected services Ingredients for success War for AI talent Joachim Langenwalter, Sr. Vice President Software, Groupe PSA, France
10:30	Unsupervised Learning Empowers AI – Where Do We Empower Trust & Ethical Deployment? Traditional supervised learning is far from intelligence – What is ahead of us? Technology needs to be beneficial to its users, to society, to the environment - such care must be extended to so-called AI methodologies What is AI? Prof. Dr. Patrick van der Smagt, Director of AI Research, Volkswagen AG, Germany
11:00	Coffee Break
	I. Building the AI-Powered Organisation
11:15	Tba. Daniela Rittmeier, AI Portfolio Manager, BMW Group, Germany
11:45	Increasing AI Maturity at Large Organizations: A Story from the Real World A framework for choosing organizational structures to boost ML capabilities Assessing the current status & existing challenges with ML Supplementing the framework with real-world examples Jan Zawadzki, Head of Artificial Intelligence (acting), Car.Software Org, Germany
12:15	Anchoring AI in an Automotive Supplier Where AI can bring value to automotive supplier products Towards a product-centric AI reference architecture from supplier perspective AI as a challenge & opportunity for automotive suppliers in the context of automated & autonomous driving Dr. Jürgen Bohn, Head of Innovation Cluster Artificial Intelligence & Data Science, Schaeffler AG, Germany
12:45	Lunch Break
	II. AI for Autonomous Driving
13:30	AI & Big Data Management for Autonomous Driving Safer driving today begins in the data center Data management & artificial intelligence AV workflow challenges & pain points Frank Kraemer, IBM Systems Architect, IBM, Germany
14:00	Deep Teaching: A Scalable AI Approach to Autonomous Driving Corner case scenarios make developing safety critical AI for AD slow & costly Deep Teaching reduces the cost & time of development by allowing large scale training of neural networks without the bottleneck of human annotation & by tackling training in the small data regime Vladislav Voroninski, CEO, Helm.ai, USA
14:30	An Optimal Sensor Set for Automated Driving Using AI Overview Valeo & sensor portfolio Auomated driving sensor set & processing chain Valeo AI algos for cameras, LIDAR and ultrasonic sensors Jörg Schrepfer, Head of Driving Asistance Research Germany, Martin Simon, Harald Barth, all: VALEO Schalter & Sensoren GmbH, Germany
15:00	Coffee Break
	III. Safety & Security of AI
15:15	Must AI Have Common Sense in Order to Allow Guarantees? AI systems based on DL cannot be trusted with anything that has not been precisely anticipated by their designers AI needs to be able to deal with problems that are novel & variations that have not been seen before Some notion of common sense in AI is required to allow guaranteed behavior; promising research directions are explainable AI & hybrid AI Dr. Christian Müller, Principal Researcher, DFKI Research Fellow, Head of Competence Center Autonomous Driving, German Research Center for Artificial Intelligence DFKI, Germany
15:45	Determination & Establishment of Development Life Cycle for AI based on Automotive Cybersecurity Application Adapting a secured AI architecture should be encouraged as the basic AI architectures do not provide provision against security risks Performing adversarial attacks on AI should be mandatory activity as they showcase the security vulnerabilities while training and testing the AI model A development life cycle with security objectives helps in mitigating security vulnerabilities in AI Philipp Veronesi, Managing Director, Narasimha Deshpande both: CYRES Consulting Services GmbH, Germany
16:15	Panel Discussion Data Security by Design for AI Dr. Tobias Große-Puppendahl, Head of Platform Incubation Emerging Technologies, Porsche AG, Germany Dr. Klaudius Kalcher, Chief Data Scientist, Mostly AI, Germany Dr. Felix Schuster, Co-Founder, Edgeless Systems GmbH, Germany Jan Zawadzki, Head of Artificial Intelligence (acting), Car.Software Org, Germany
17:00	Chair‘s Closing Remarks & End of Day 1

Wednesday, April 28, 2021

	IV. Data Management & Data Architecture
10:00	Opening Keynote Data & AI Organization in Groupe PSA & Data Sharing Initiatives Presentation of Data & AI organization in Groupe PSA Skills to set up Data Projects Data projects initiatives launched: Predictive maintenance,connected cars, parts conformity... Guillaume Gruel, Head of Engineering & Quality Data & AI Department, Matthieu Donain, Head of Openlab AI, both: Groupe PSA, France
10:30	PROMETHEA Project: Data Sharing for AI exploitation PROMETHEA : A virtuous loop for the product Life Cycle Definition of a standard data model leading to solutions homologation by GALIA Development of prototype exploiting measurements in production according to 3 use cases (Product/Process feaseability, convergence and quality monitoring) PROMETHEA Common data model based on STEP AP 242 xml overview Alexandre Loire, Engineering Standardization Projects Director, GALIA, France
11:00	AI at the Edge: Building an Automotive Edge Computing Platform Fully automated setup of clusters on on-premise hardware & operating concept for a large number of clusters Self-service for platform services, multi-cluster management & centralized logging and monitoring Dr. Tobias Bürger, Lead Big Data & AI Platform, BMW Group, Germany
11:30	Coffee Break
11:45	Breakout Sessions Directly engage with international experts in these highly interactive sessions. Discuss current challenges, needs, and solutions with your peers! Manufacturing: When can we trust AI to make better decisions than humans – and what happens next? Pierre Garrot, AI Projects Director, Faurecia, France Physical vs. AI (Empirical) Models, Dr. Marc Hilbert, Team Lead – Machine Learning for Engineering & Production, Volkswagen Software Innovation Center – Data: Lab Munich, Germany Explainable AI: Theory and Industrial Applications, Dr. Tarek R. Besold, CTO & Managing Partner, Neurocat GmbH, Germany
12:30	Lunch Break
	V. AI for Development & Engineering
13:15	Using AI to Accelerate & Automate Automotive Development Processes Unused potential for further automation in automotive R&D AI can help automate similar but not identical tasks significantly Example: Plausibility checks of data prior to actual task performed by a human Dr. Mirko Knaak, Expert in Artificial Intelligence, IAV GmbH, Germany
13:45	Accelerating Product Development with AI-based Virtual Testing Introduction to our company & vision A platform leveraging AI for engineers Virtual testing applied to engine calibration Dr. Joël Henry, Principal Engineer, Monolith AI, UK
	VI. AI for Manufacturing & Production
14:15	Leveraging Artificial Intelligence in Automotive Manufacturing Insights into how Audi uses AI in manufacturing to increase vehicle quality Requirements for scaling AI solutions Success factors for bringing AI projects from proof-of-concepts into production Johannes Schniertshauer, Lead Machine Learning Engineer, Audi AG, Germany
14:45	Coffee Break
15:00	Collaborative Learning as Enabler for Smart Automotive Services Automotive edge computing as fast-developing automotive technology bringing AI technologies into & facilitating intelligent services between vehicles Cars as platforms for local smart automotive services that support local communication between vehicles, but also interactions between drivers, passengers & external actors Collaborative learning as extension of federated learning supporting training & usage of AI-based services locally in cars Prof. Dr. Wolfgang Maaß, Scientific Director & Head of Smart Service Engineering, German Research Center for Artificial Intelligence DFKI, Germany
	VII. AI for HMI & UX
15:30	What It Takes to Put Conversational AI Systems Into Cars – Lessons Learned Building Conversational AI assistants in cars AI technology is (only) the basis The crucial role of UX Research in the process Experiences gained from real projects Dr. Nils Lenke, VP & GM Apps BU, Vanessa Tobisch, both: Cerence, Germany
16:00	Explainability in Human-AI-Interaction for Automotive Systems Interaction model for transparent communication Customer empowerment and positive UX with explanations From Explainable AI to system information for endusers Dr.-Ing. Joana Hois, Artificial Intelligence Research, Mercedes-Benz AG, Germany
16:30	Chair‘s Closing Remarks & End of Conference

Wer sollte an der Konferenz teilnehmen?

Die Konferenz richtet sich an technische Manager und technische Experten, die auf dem Gebiet der automobilen KI arbeiten und sowohl an technischen Details als auch am großen Ganzen interessiert sind. Von etablierten OEMs bis zu innovativen Start-ups, von Tier-1- und Tier-2-Zulieferern bis zur Halbleiterindustrie: Alle Stakeholder sind eingeladen, sich zu beteiligen.

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