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Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV)
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Engesserstr 5
(Building 30.10)

76131 Karlsruhe

Postal Address:

P.O. Box 6980
76049 Karlsruhe
Germany

Phone: +49 721 608-42502
Fax:     +49 721 608-42511
E-Mail: info∂itiv kit edu

 

Route

Welcome to the ITIV

 

                                                         

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

 

 

NEWS

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ELIV 2019 - Auto Electronic Excellence Award für Raphael Pfeffer

Vom 16.-17.10.2019 fand der größte und wichtigste internationale Automobil-Kongress für Hersteller, Zulieferer und deren Partner, ELIV (Electronics In Vehicles), in Bonn statt. Prof. Sax und einige Kollegen des ITIV waren vor Ort und präsentierten aktuelle Forschungsergebnisse. Unser wissenschaftlichen Mitarbeiter Dipl.-Wi.-Ing. M. Sc. Raphael Pfeffer gewann für seinen Vortrag "Potenzial des Trainings neuronaler Netze mithilfe virtueller Umgebungen" den Auto Electronic Excellence Award – herzlichen Glückwunsch!

Foto: Kollegen des ITIV am Laufband-Exponat

Auto Electronic Excellence Award für Raphael Pfeffer
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Autonome Straßenbahn im Depot

Im Oktober 2019 startete das vom BMVI für 3 Jahre geförderte Projekt "Autonome Straßenbahn im Depot (AStriD)", an dem das KIT, Siemens Mobility und weitere Partner beteiligt sind. Ziel des Projekts ist die Vollautomatisierung eines Straßenbahndepots auf Basis einer autonom fahrenden Tram und eines digitalen Betriebshofes. Die Umsetzung erfolgt auf dem Betriebshof des Verkehrsbetriebs Potsdam.
Prof. Sax und sein Team freuen sich, aktuelle Forschungsergebnisse in AStriD einzubringen und auf einem Straßenbahndepot umzusetzen.

BNN Artikel vom 09.10.2019

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Seminar: Eingebettete Systeme

Bis zum 30.10.2019 ist die Anmeldung zum Seminar Eingebettete Systeme (LV-Nr. 2311627) noch möglich. Erstmalig beinhaltet das Seminar Workshops in Zusammenarbeit dem House of Competence (HoC). Zudem bietet das HoC noch Unterstützung für Paper und Vortrag durch eine „Peer Feedback“-Runde und Probevorträge an.

Seminar Eingebettete Systeme
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Best Paper Award der MODELS Conference 2019

Für ihr Paper "Model-Based Resource Analysis and Synthesis of Service-Oriented Automotive Software Achitectures" erhielten Philipp Obergfell, Stefan Kugele und Eric Sax einen Best Paper Award im Practice und Innovation Track der IEEE / ACM 22nd International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems (MODELS), die vom 15. bis 20. September 2019 in München stattgefunden hat.

Best Paper Award der MODELS Conference 2019
 
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Ausstellung Lernmatrix in Berlin

Mit diversen Veranstaltungen stellt die Landesvertretung des Staatsministeriums das Land Baden-Württemberg in Berlin vor. Vom 01.10.-17.10.2019 wird dort eine kleine Auswahl von "Open Codes" Werken, darunter auch die original Lernmatrix von Karl Steinbuch aus den 1960er Jahren, zu sehen sein. "Open Codes" wurde vom ZKM Karlsruhe als ein Pilotprojekt konzipiert. Die Ausstellung bringt eine Reihe von Kunstwerken zusammen, welche immersive Technologien erforschen und verschiedene Modalitäten von Codes aufzeigen.

Eröffnung Ausstellung "Open Codes"
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Presseinformation zu LAMA: KI im Studium macht fit für den Job

Das Maschinelle Lernen zählt zu den großen Trendthemen in Wissenschaft und Wirtschaft, ob bei maßgeschneiderten IT-Produkten oder Wettervorhersagen, ob bei personalisierter Medizin oder bei Produktionstechnologien. Ein gewinnbringender Einsatz der Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) setzt Erfahrung voraus. Am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) trainieren angehende Ingenieurinnen und Ingenieure dafür bereits im Bachelorstudium: Im Labor für angewandte Machine Learning Algorithmen, kurz LAMA, machen sie sich mit praxisnahen KI-Projekten fit für künftige Aufgaben.

Weitere Informationen zu LAMA: https://www.itiv.kit.edu/60_LAMA.php

zur KIT Presseinformation 109/2019