Unsere Forschungsexperten
Dr. Koba Natroshvili
Maschinelles Lernen und Computer Vision
„Phantasie ist wichtiger als Wissen, denn Wissen ist begrenzt. Phantasie aber umfasst die ganze Welt.“ – Albert Einstein
Über 20 Jahre Arbeit an verschiedenen Algorithmen im Zusammenhang mit automatisiertem Fahren. Dies umfasst Erkennung, Bewegungsplanung und -steuerung, Lokalisierung etc. Derzeit tätig im überaus interessanten und anspruchsvollen Gebiet der Radarwahrnehmung mittels ML.
Seit 2016 bin ich Gastprofessor an der Freien Universität Tiflis in Georgien am Institut für Mathematik und Angewandte Computerwissenschaft (MACS).
Ich halte Vorlesungen zum Thema Computervision und Maschinelles Lernen.
Sehr stolz bin ich darauf, dass ich in vier Jahren 800 freiwillige Stunden ansammeln konnte und mehr als 400 Studierende in das faszinierende Thema ML eingeführt habe.
In der Vergangenheit konnte ich schon oft zeigen, dass „nichts praktischer ist als das Ergebnis der komplexen Theorie“.
Rund 40 Beiträge in Fachzeitschriften und Konferenzpublikationen.
Rund 55 Patente
Lebenslauf
Senior Algorithms Architect, Intel Corporation,
2012Algorithmische Unterstützung des Bereichs Automotive Solutions, Mitglied mehrerer Intel-Patentkommittees: Automatisiertes Fahren, Künstliche Intelligenz und ComputervisionSechsmal ausgezeichnet mit dem Intel High 5 Award des Intel Patent Office, Intel Germany President Award
Senior Engineer, Algorithmenentwicklung, Harman International/Becker Automotive Systems GmbH
2007Algorithmus-Implementierungen für Fahrerassistenzsysteme
ZESS (Zentrum für Sensorsysteme), Universität Siegen, Promotion zum Thema Radarkommunikations- und Systemtechnologie
2004Forschungsarbeit zum Thema Bistatische Synthetic-Aperture-Radar-FokussierungBeste Doktorarbeit
Ausgewählte Publikationen
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K Natroshvili et al. (2006)
Focusing of general bistatic SAR configuration data with 2-D inverse scaled FFT- K Natroshvili, O Loffeld, H Nies, AM Ortiz, S Knedlik
- IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 44 (10), 2718-2727
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H Nies et al. (2007)
Analysis and focusing of bistatic airborne SAR data- H Nies, O Loffeld, K Natroshvili
- IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 45 (11), 3342-3349
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J Ender et al. (2006)
Bistatic exploration using spaceborne and airborne SAR sensors: a close collaboration between FGAN, ZESS, and FOMAAS- J Ender, J Klare, I Walterscheid, A Brenner, M Weiss, C Kirchner
- IEEE International Symposium on Geoscience and Remote Sensing, 1828-1831
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K Natroshvili et al. (2005)
First steps to bistatic focusing- K Natroshvili, O Loffeld, H Nies, AM Ortiz, Proceedings
- IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium
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U Gebhardt et al. (2006)
Bistatic airborne/spaceborne hybrid experiment: simulation and analysis- U Gebhardt, O Loffeld, H Nies, K Natroshvili, J Ender
- Proc. EUSAR
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H Nies et al. (2006)
A solution for bistatic motion compensation- H Nies, O Loffeld, K Natroshvili, A Ortiz, J Ender
- IEEE International Symposium on Geoscience and Remote Sensing, 1204-1207
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U Gebhardt et al. (2006)
Bistatic space borne/airborne experiment: Geometrical modeling and simulation- U Gebhardt, O Loffeld, H Nies, K Natroshvili, S Knedlik
- IEEE International Symposium on Geoscience and Remote Sensing, 1832-1835
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D Nienhüser et al. (2010)
Fast and reliable recognition of supplementary traffic signs- D Nienhüser, T Gumpp, JM Zöllner, K Natroshvili
- IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 896-901
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K Natroshvili et al. (2006)
Focusing of arbitrary bistatic SAR configurations- K Natroshvili, O Loffeld, H Nies
- Proc. EUSAR 2006
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K Natroshvili et al. (2008)
Real-time pedestrian detection by fusing PMD and CMOS cameras- K Natroshvili, M Schmid, M Stephan, A Stiegler, T Schamm
- IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 925-929
Interview
Dr. Koba Natroshvili
Research Scientist im Bereich Maschinelles Lernen und Computervision, Gastprofessor an der Freien Universität Tiflis in Georgien
Erzählen Sie doch mal: was fasziniert Sie an der Forschung?
Forschung schafft neues Wissen – Neil Amstrong.
Die Automatisierung des Fahrens erfordert Algorithmen aus verschiedenen Fachbereichen. Wir Menschen untergliedern komplexe Systeme in Module und versuchen, Probleme durch Interaktion zwischen diesen Modulen zu lösen. In der Natur gibt es solche künstlichen Grenzen nicht, und es ist eine echte Herausforderung, das Verhalten der verschiedenen Systeme richtig zu beschreiben.
Dr. Koba Natroshvili
Research Scientist im Bereich Maschinelles Lernen und Computervision, Gastprofessor an der Freien Universität Tiflis in Georgien
Was macht die Forschung bei Bosch besonders?
Bei Bosch trifft man mit brillanten Menschen aus unterschiedlichsten Fachbereichen zusammen.
Dabei hören wir permanent die Stimme der Industrie, und unsere Ideen können in kürzester Zeit zu Produkten werden. Diese Kombination aus akademischer Grundlagenarbeit und Unternehmensforschung macht Bosch so besonders.
Dr. Koba Natroshvili
Research Scientist im Bereich Maschinelles Lernen und Computervision, Gastprofessor an der Freien Universität Tiflis in Georgien
Woran forschen Sie bei Bosch?
Derzeit konzentriere ich mich auf die Umfelderkennung beim Automatisierten Fahren.
Die meisten ML-Algorithmen im Bereich der Umfelderkennung wurden ursprünglich für die Bilder optischer Kameras entwickelt. Diese Algorithmen zur Nutzung für alle Sensoren zu erweitern, ist eine enorme Herausforderung. Allgemein gesprochen bringen wir in der Künstlichen Intelligenz Maschinen bei, sich wie Menschen zu verhalten. Für mich besteht dabei die größte Herausforderung darin, dass der intelligente Agent weder zu langsam noch zu aggressiv handelt und dabei gleichzeitig sicher ist.
Dr. Koba Natroshvili
Research Scientist im Bereich Maschinelles Lernen und Computervision, Gastprofessor an der Freien Universität Tiflis in Georgien
Was sind die größten wissenschaftlichen Herausforderungen in Ihrem Forschungsfeld?
Automatisiertes Fahren zu entwickeln, das jederzeit effizient, reibungslos und sicher funktioniert, selbst in unbekannten Situationen.
Junge Generationen für das faszinierende Thema der KI zu begeistern.
Dr. Koba Natroshvili
Research Scientist im Bereich Maschinelles Lernen und Computervision, Gastprofessor an der Freien Universität Tiflis in Georgien
Wie werden Ihre Forschungsergebnisse zu "Technik fürs Leben"?
Die Lösungen für das Automatisierte Fahren von Bosch sollen Ressourcen und Umwelt schonen und das Leben der Menschen besser und sicherer machen.
