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Deployment of modern data-driven machine learning methods, most often realized by deep neural networks (DNNs), in safety-critical applications such as health care, industrial plant control, or autonomous driving is highly challenging due to numerous model-inherent shortcomings. These shortcomings are diverse and range from a lack of generalization over insufficient interpretability and implausible predictions to directed attacks by means of malicious inputs. Cyber-physical systems employing DNNs are therefore likely to suffer from so-called safety concerns, properties that preclude their deployment as no argument or experimental setup can help to assess the remaining risk. In recent years, an abundance of state-of-the-art techniques aiming to address these safety concerns has emerged. This chapter provides a structured and broad overview of them. We first identify categories of insufficiencies to then describe research activities aiming at their detection, quantification, or mitigation. Our work addresses machine learning experts and safety engineers alike: The former ones might profit from the broad range of machine learning topics covered and discussions on limitations of recent methods. The latter ones might gain insights into the specifics of modern machine learning methods. We hope that this contribution fuels discussions on desiderata for machine learning systems and strategies on how to help to advance existing approaches accordingly.
Technik wird in unserer Gesellschaft noch immer mit Männlichkeit assoziiert. Das Bild eines Mannes, der mit einer schweren Bohrmaschine arbeitet, erscheint uns vertrauter als das einer Frau, die dieselbe Tätigkeit ausführt. Derartige Repräsentationen von Technik und Geschlecht werden auch von den Medien verbreitet und könnten so bereits Mädchen und jungen Frauen den Zugang zu Technik erschweren. Digitalisierte Medienwelten bieten allerdings die Möglichkeit, neue Technik-Bilder zu entwerfen und dominante Vorstellungen dadurch zu verschieben. Hier könnten Öffentlichkeiten für Mädchen und Frauen entstehen, die eine Selbstverständigung über technische Interessen und damit einhergehend eine Erfahrung von Kompetenz vermitteln könnten. Anhand von fünf Gruppendiskussionen mit 12- bis 15-jährigen Gymnasiastinnen wurden deren Technikverständnis, deren Nutzung digitaler Medien zu Technikthemen, vor allem aber auch deren Ideen zu einer für sie attraktiven Vermittlung von Technikthemen erfragt. Dabei wurden insbesondere die Vorteile einer symmetrischen Kommunikation im Netz deutlich.
Gleichlaufgelenke als Teil der Antriebswellen (Seitenwellen und Längswellen) sind in allen maßgeblichen Triebstrangkonfigurationen im direkten Leistungsfluss angeordnet. Ihre Hauptfunktion ist die Übertragung einer Antriebsleistung unter Ermöglichung von Abbeugung und Axialverschiebung. Dieser Beitrag soll einen Überblick zu den wesentlichen, auf dem heutigen Markt verbreiteten Bauweisen und ihren jeweiligen Einsatzgebieten geben. Besonders berücksichtigt werden hierbei neue Gelenkkonzepte, die sich aufgrund ihrer besonderen Gestaltung durch deutlich höhere Wirkungsgrade auszeichnen. Der Einfluss auf den Energieverbrauch soll quantifiziert werden, hierzu wird ein neuartiger Berechnungsansatz vorgestellt, der eine einfache Abschätzung des Einflusses von Wirkungsgradverbesserungen auf den Energieverbrauch für verschiedener Antriebskonzepte (ICE / Hybrid / E-Fahrzeuge) erlaubt.
Noncooperative Game Theory
(2016)