Welcome to the ITIV

Geb. 30.10 ITIV
ITIV Gebäude 30.10

The Institute for Information Processing Technologies (Institut für Technik der Informationsverarbeitung - ITIV) is one of the seventeen laboratories of the Department of Electrical Engineering & Information Technology of the KIT.  

The institute concentrates - in research and teachings - on methods and computer aided tools for the design of electronic systems and microsystems.

The ITIV is under the cooperative management of

ITIV-News

KIHTSTABILO International GmbH/KIT
Künstliche Intelligenz: Digitaler Stift hilft beim Schreibenlernen

Handschrift stellt ein wesentliches Werkzeug der Wissensgesellschaft dar: Wiederholt haben Studien gezeigt, dass die handschriftliche Ausarbeitung eines Textes zu einer höheren Qualität des Ergebnisses führt als das Tippen. Das neue, vom KIT unter der Arbeitsgruppe von Prof. Becker koordinierte Projekt „Kaligo-based Intelligent Handwriting Teacher“ (KIHT) zielt darauf, das Erlernen von Handschrift zu erleichtern, und verbindet Handschrift mit digitalen Medien. Partner aus Forschung und Industrie in Deutschland und Frankreich entwickeln einen intelligenten digitalen Stift, der sich mit allen marktgängigen mobilen Endgeräten verbinden lässt.

KIT Presseinformation 116/2021
Bosch SoftDCarBosch
Software-Defined Car: Grundlagen für Autos der Zukunft

In Fahrzeugen sind heute teilweise über 100 Steuergeräte verbaut. Die hohe Komplexität der elektrischen und elektronischen Systeme und ihrer Architektur nimmt weiter zu, muss gleichzeitig aber beherrschbar bleiben. Im Projekt „Software-Defined Car“ (SofDCar) sollen nun standardisierte Regeln und Prozesse geschaffen werden, damit die elektronischen Komponenten im Fahrzeug reibungslos zusammenspielen, jederzeit aktualisierbar und damit sicher bleiben.

Die Arbeitsgruppe von Prof. Eric Sax ist mit Themen wie der Fahrzeug-Kontrolle über die Luftschnittstelle („Control over the Air“) und entsprechende Anpassungen der EE-Architektur am Projekt SofDCar beteiligt.

KIT Presseinformation 099/2021
ELIV 2021
Rückblick ELIV 20.-21.Oktober.2021 in Bonn

Kollegen der Arbeitsgruppe von Prof. Eric Sax haben das ITIV auf der ELIV (Electronics in Vehicles), die vom 20.-21. Oktober 2021 in Bonn stattfand, wirkungsvoll vertreten.
Die ELIV ist der Branchentreff für Fahrzeug-Elektronik in Deutschland und ein Stelldichein für OEMs, Zulieferer und Tool-Hersteller, die sich über die neuesten Entwicklungen und Innovationen informieren möchten.
Mit dem weiter optimierten Demonstrator des Spurhalte-Assistenten auf dem Laufband und erstmals der Darstellung des Bus-Platooning-Projektes TEMPUS in München (in 1:87) kam man schnell ins Gespräch über Hintergründe und Fachthemen.

https://www.vdi-wissensforum.de/eliv/
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Erna-Scheffler-Förderpreis für Gabriela Molinar

Der Soroptimist Club Karlsruhe zeichnete Dr. Gabriela Molinar in einer feierlichen Preisverleihung am 15. Oktober 2021 im Bundesverfassungsgericht für ihre exzellente wissenschaftliche Leistung mit dem Erna-Scheffler-Förderpreis aus.
Gabriela Molinar erhielt den Preis für ihre am Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV) verfasste Arbeit „Machine Learning Tool for Transmission Capacity Forecasting of Overhead Lines based on Distributed Weather Data“. Sie stellt darin ein System vor, das einen erhöhten Stromtransport ermöglicht und die Strombelastbarkeit von Freileitungen optimiert. Grundlage dafür ist die Nutzung des sogenannten Freileitungsmonitoring (FLM) und von Künstlicher Intelligenz (KI), wodurch sich die Übertragung des Windstroms aus dem Norden Deutschlands nach Süden unterstützen lässt.

Die Laudatio hielt Prof. Dr. rer. nat. Wilhelm Stork.

KIT Presseinformation 087/2021: Erna-Scheffler-Förderpreis
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Neuer AMALEA Kurs

Der AMALEA Kurs vermittelt ein grundlegendes Verständnis für Machine Learning und den Umgang mit Algorithmen. Nach einem Einführungsteil auf der Basis inhaltlicher Wissensvermittlung, haben Sie intensiv die Möglichkeit, Kompetenzen durch forschendes Lernen und anhand realer Szenarien zu entwickeln. 

AMALEA lädt Sie dazu ein, selbst KI-Lösungen mittels Python zu implementieren. Mögliche Herausforderungen können dabei sein: Machine Vision, Natural Language Processing, Zeitreihen-Prognosen und Entscheidungssysteme. Bei Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage geeignete Verfahren des Maschinellen Lernens auszuwählen, KI-Anwendungsfälle im Unternehmen zu identifizieren, Verfahren des Maschinellen Lernens zu implementieren und KI-Ergebnisse zu verstehen und zu interpretieren. 

https://ki-campus.org/amalea