Der Berliner Entwicklungsdienstleister IAV hat für die Hochbahn Hamburg ein fahrerloses Shuttle entwickelt und erste Prototypen gebaut. Während das Fahrzeug derzeit im Norden auf einer Teststrecke kreist, macht sich IAV Gedanken über neue Geschäftsmodelle mit der städtischen Mobilität.

Hamburg wird seiner Vorreiterrolle in Sachen innerstädtischer Transport auf ein Neues gerecht: Gestern hat ein Konsortium rund um die Hochbahn Hamburg und den Entwicklungsdienstleister IAV ein automatisiertes Shuttle präsentiert. Der Prototyp startet schon bald in den Testbetrieb.

Für das automatisierte Fahren müssen die Systeme und Bauteile gut vernetzt sein. Das erhöht nicht nur den Anspruch an die Technik, sondern führt auch zu einem sehr viel komplexeren Projektmanagement – vor allem für die Automobilhersteller.

Die Bedeutung der Consumer Electronics Show (CES) in Las Vegas ist insbesondere für die Automobilbranche mittlerweile sehr hoch. Nirgends sonst stehen die Themen Vernetzung, Software und Elektronik so stark im Fokus.

Volkswagens Entwicklungschef Ulrich Eichhorn wechselt mit Wirkung zum 1. Januar 2019 an die Spitze des Engineering-Dienstleisters IAV.

Siemens Mobility will auf dem Siemens-Campus in München-Perlach einen Feldversuch für automatisiertes Fahren starten. Die Strecke soll als Rundkurs auf dem Gelände verlaufen und verschiedene Verkehrssituationen simulieren.

Das israelische IT-Unternehmen Karamba Security eröffnet am 1. Juni eine Niederlassung in München. Damit bereitet sich das Unternehmen für neue Aufträge und auf weiteres Wachstum vor.

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und die Ingenieurgesellschaft Auto und Verkehr (IAV) haben das gemeinsame „Forschungslabor Lernen aus Prüfdaten“ (FLaP) in Kaiserslautern eröffnet. Hier werden spezielle Analysemethoden der Künstlichen Intelligenz (KI) für den Einsatz in Prüfverfahren in der Automobilentwicklung erforscht und entwickelt.

Das neue Forschungslabor "Lernen aus Prüfdaten“ (FLaP) im DFKI soll Analysemethoden der Künstlichen Intelligenz für den Einsatz in Prüfverfahren in der Automobilentwicklung erforschen und entwickeln. Industrieller Partner ist das Engineering-Unternehmen IAV.

Forscher wollen Maschinelles Lernen einsetzen, um Prüfdaten, Steuergeräte und Prüfstände in der Automobilindustrie zu überwachen und zu optimieren. Zum Einsatz kommen Deep Learning und die Zeitreihenanalyse.