Dr. Amit Kale

Erzählen Sie doch mal: was fasziniert Sie an der Forschung?
Die Wissenschaft hat etwas Wunderbares an sich. Ein Problem zu identifizieren, den aktuellen Wissensstand darauf anzuwenden, seine Schwachstellen zu erkennen und gründlich darüber nachzudenken, wie man sie überwinden kann, ist sehr bereichernd. Es begeistert mich besonders, wenn ich durch meine Arbeit eine zufällige Entdeckung mache, die mein Vorgehen drastisch ändert und mich zu unerwarteten Erfolgen führt.

Was macht die Forschung bei Bosch besonders?
Ich halte die Bosch Forschung für einen sehr spannenden Ort. Das gebündelte Wissen und die große Leidenschaft für Technologie machen Bosch zum führenden Anbieter von Mobilitätslösungen. Uns stehen umfangreiche Daten aus einer breiten Palette von Sensoren zur Verfügung, was die Grundlage zum Aufbau von herausragenden KI-Systemen ist. Zudem sind die Kolleginnen und Kollegen sehr aufgeschlossen und teamorientiert. Drei Merkmale machen für mich die Bosch Forschung zu einem sehr attraktiven Arbeitsort: intellektuelle Neugier, hohe Datenverfügbarkeit und maximale Offenheit.

An welchen Forschungsthemen arbeiten Sie derzeit bei Bosch?

Derzeit arbeite ich an der Entwicklung von Datenkreisläufen für die KI. Dies umfasst alle Aspekte des Datenkreislaufs, von der Datenerfassung über die Datenkuratierung und -beschriftung bis hin zur Modellentwicklung und -validierung. Ein Höhepunkt unserer Arbeit im Bereich Datenkuratierung war die Entwicklung eines Tools zur Suche nach Straßenschildern in einer Datenbank mit mehreren Hundert Millionen Bildern. Dabei haben wir neuartige selbstüberwachende Lernverfahren verwendet, die wir mit einem metrischen Lernalgorithmus gekoppelt haben, der es dem Benutzer ermöglicht mit dem System zu interagieren. Dem System ermöglicht es wiederum innerhalb von Sekunden zu lernen und sich zu verbessern. Wir erforschen auch die Verwendung von Grundmodellen, um flexible Suchalgorithmen für komplexe Szenen zu entwickeln. Darüber hinaus arbeiten wir an generativen Ansätzen zur Anpassung verschiedener synthetischer und realer Daten an Zielsensoren, um die Kosten zu senken. Unsere KI-Expertise bringen wir somit in das größte Offshore-Entwicklungszentrum außerhalb Deutschlands in Bangalore ein und unterstützen damit die regionalen Initiativen von Bosch in Indien.

Was sind die größten wissenschaftlichen Herausforderungen in Ihrem Forschungsbereich?

KI-Algorithmen müssen mit extremer Zuverlässigkeit und Leistungsgarantie in einer „kontextoffenen“ Umgebung arbeiten können. Das bedeutet, dass die KI-Algorithmen im Vorfeld mit Daten trainiert werden müssen, die seltenste Situationen modellieren, denen potenzielle Produkte in der Praxis ausgesetzt sein können. Dafür müssen enorme Datenmengen gesammelt werden, was mit hohen Speicherkosten verbunden ist. Eine weitere Herausforderung ist diese Daten zu sichten, um die richtigen kennzeichnen zu können. Die Lösung des Problems liegt in der Erforschung synthetischer Daten und Ansätze zur Datenerweiterung.

Wie werden die Ergebnisse Ihrer Forschung Teil der Lösungen von „Technik fürs Leben“?

Die Arbeit meines Teams im Bereich Datenschleifen trägt maßgeblich zur Entwicklung autonomer Systeme bei, z. B. von selbstfahrenden Autos oder Sicherheitssystemen, die dadurch intelligenter und erschwinglicher werden. Unsere Arbeit im Bereich der Datenkuratierung hilft den Nutzerinnen und Nutzern interessante und anspruchsvolle Bilder für ihre Algorithmen schnell zu identifizieren. Die Verwendung dieser Daten wird autonome Systeme zuverlässiger machen.