Dr. Koba Natroshvili
Research Scientist im Bereich Maschinelles Lernen und Computervision, Gastprofessor an der Freien Universität Tiflis in Georgien
Seit über 20 Jahren arbeite ich an verschiedenen Algorithmen in Zusammenhang mit automatisiertem Fahren. Dies umfasst unter anderem Erkennung, Lokalisierung, Bewegungsplanung und -steuerung. Aktuell befasse ich mich mit dem Bereich des automatisierten Fahrens unter Einsatz von maschinellem Lernen (ML). Seit 2015 begleite ich eine Gastprofessur an der Freien Universität Tiflis in Georgien am Institut für Mathematik und angewandte Computerwissenschaft (MACS). Die Schwerpunkte meiner Vorlesungen behandeln die Themenbereiche Computer Vision und maschinelles Lernen. In meiner achtjährigen Lehrtätigkeit konnte ich bereits mehr als 800 Studierenden eine Einführung in das für mich faszinierende Thema des maschinellen Lernens bieten. Dabei hat sich bewahrheitet, dass nichts praktischer ist als das Ergebnis der komplexen Theorie. Aus meinen Arbeiten gingen rund 40 Beiträge in Fachzeitschriften und Konferenzpublikationen sowie rund 70 Patente hervor.
Erzählen Sie doch mal: was fasziniert Sie an der Forschung?
„Forschung schafft neues Wissen“ – ein Zitat von Neil Armstrong, das ich unterschreiben kann. 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. Zudem ist es eine echte Herausforderung, das Verhalten der verschiedenen Systeme richtig zu beschreiben.
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, wobei unsere Ideen jederzeit zu Produkten werden können. Diese Kombination aus akademischer Grundlagenarbeit und Unternehmensforschung macht Bosch so besonders.
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. Im Allgemeinen bringen wir mithilfe künstlicher Intelligenz Maschinen bei, sich wie Menschen zu verhalten. Für mich besteht die größte Herausforderung darin, dass der intelligente Agent (IAG) weder zu langsam noch zu aggressiv handelt und gleichzeitig sicher ist.
Was sind die größten wissenschaftlichen Herausforderungen in Ihrem Forschungsfeld?
Automatisiertes Fahren zu entwickeln, das jederzeit effizient, reibungslos und sicher funktioniert, selbst in unbekannten Situationen. Außerdem möchte ich junge Generationen für das faszinierende Thema KI begeistern.
Wie werden Ihre Forschungsergebnisse zu „Technik fürs Leben”?
Bosch Lösungen für das automatisierte Fahren sollen Ressourcen und Umwelt schonen sowie das Leben der Menschen besser und sicherer machen.
Lebenslauf
Seit 2012
Senior Algorithms Architect, Intel Corporation: Algorithmische Unterstützung des Bereichs Automotive Solutions, Mitglied mehrerer Intel-Patentkommittees: Automatisiertes Fahren, Künstliche Intelligenz und Computervision.
Sechsmal ausgezeichnet mit dem Intel High 5 Award des Intel Patent Office, Intel Germany President Award
2007
Senior Engineer, Algorithmenentwicklung, Harman International/Becker Automotive Systems GmbH: Algorithmus-Implementierungen für Fahrerassistenzsysteme
2004
Forschungsarbeit zum Thema Bistatische Synthetic-Aperture-Radar-Fokussierung.
Beste Doktorarbeit, ZESS (Zentrum für Sensorsysteme), Universität Siegen, Promotion zum Thema Radarkommunikations- und Systemtechnologie
Ausgewählte Publikationen
K. Natroshvili et al. (2006)
- K Natroshvili, O Loffeld, H Nies, AM Ortiz, S Knedlik
- IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 44 (10), 2718-2727
H. Nies et al. (2007)
- H Nies, O Loffeld, K Natroshvili
- IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 45 (11), 3342-3349
J. Ender et al. (2006)
- J Ender, J Klare, I Walterscheid, A Brenner, M Weiss, C Kirchner
- IEEE International Symposium on Geoscience and Remote Sensing, 1828-1831
K. Natroshvili et al. (2005)
- K Natroshvili, O Loffeld, H Nies, AM Ortiz, Proceedings
- IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium
Ihr Kontakt zu mir
Dr. Koba Natroshvili
Research Scientist im Bereich Maschinelles Lernen und Computervision
Gastprofessor an der Freien Universität Tiflis in Georgien
