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Oberbürgermeister Jochen Partsch hat am Montag (09.12.19) die Darmstädter Finalisten und Preisträger des Hessischen Gründerpreises im Neuen Rathaus in Darmstadt empfangen. Die Wissenschaftsstadt ist mit vier von zwölf Preisträgern der Spitzenreiter beim diesjährigen Hessischen Gründerpreis. Bei einem gemeinsamen Treffen mit der städtischen Wirtschaftsförderung, dem HIGHEST-Innovations- und Gründungszentrum und den Preisträgern, berichteten die Gründer der ‚Solorrow GmbH‘ (Sieger in der Kategorie ‚Innovative Geschäftsidee), ‚MagnoTherm Solutions GmbH‘ (Sieger in der Kategorie ‚Gründung aus der Hochschule‘, TU Darmstadt) und ‚Novapace‘ (Preisträger in der Kategorie ‚Gründung aus der Hochschule‘) von ihren Entwicklungen. Ebenfalls als Preisträger in der Kategorie ‚Gründung aus der Hochschule‘ ausgezeichnet worden war die ‚Tec4med Liefescience GmbH‘.

„Gerade ist die Wissenschaftsstadt Darmstadt von der Wirtschaftswoche wieder zur Zukunftsstadt Nr. 1 in Deutschland gewählt worden“, erläuterte dazu Oberbürgermeister Jochen Partsch. „Diese Auszeichnung hängt eng mit der florierenden Gründerszene in unserer Stadt zusammen, der wir gemeinsam mit der IHK mit dem Hub 31 auch einen zentralen Anlaufpunkt eingerichtet haben. Innovation und die Entwicklung zukunftsfähiger Geschäftsmodelle sind wichtige Pfeiler des Wissenschafts- und Universitätsstandorts Darmstadt. In diesem Jahr ist dies auch bei den Auszeichnungen zum Hessischen Gründerpreis deutlich zu erkennen. Die Wissenschaftsstadt Darmstadt gratuliert dazu allen Preisträgern ganz herzlich. Gemeinsam sorgen wir dafür, dass Darmstadt auch künftig über ein leistungsfähiges Start-up Ökosystem verfügt.“

Seit dem Jahr 2003 werden junge Unternehmen mit dem Hessischen Gründerpreis ausgezeichnet, die ihren Hauptsitz in Hessen haben, nicht länger als fünf Jahre am Markt sind und deren Gründerinnen und Gründer zur Finanzierung ihres Lebensunterhaltes nicht mehr auf staatliche Mittel angewiesen sind. Bis zum 23. Juni 2019 konnten sich wieder Unternehmensgründer/innen und Hochschüler, Absolventen oder Doktoranden für eine der vier Kategorien ‚Innovative Geschäftsidee‘, ‚Gesellschaftliche Verantwortung‘, ‚Gründung aus der Hochschule‘ und ‚Zukunftsfähige Nachfolge‘ bewerben. Die Sieger in diesen vier Kategorien wurden am Freitag, 1. November 2019, in Wetzlar geehrt.

Weitere Informationen zum Preis und den Preisträgern gibt es auf: https://hessischer-gruenderpreis.de/

Quelle: Pressestelle der Wissenschaftsstadt Darmstadt

Glück im Unglück hatte am Dienstagmittag (10.12.12) eine 33-jährige Mutter mit ihrem vier Monate altem Kind. Im Asternweg fuhr ein 33-Jahre alter Fahrer eines Transporters rückwärts den Fußgängerweg entlang und übersah nach derzeitigem Ermittlungsstand dabei die Mutter mit ihrem Kinderwagen. Auch die 33-Jährige bemerkte den Transporter zu spät und es kam zum Zusammenstoß. Dabei wurde auch der Kinderwagen mit dem darin befindlichen Kind umgestoßen. Das vier Monate alte Kind blieb unversehrt in seinem Wagen. Die junge Mutter zog sich nach ersten Erkenntnissen leichte Verletzungen zu und wurde für eine vorsorgliche Untersuchung in eine Klinik gebracht. Wegen einer fahrlässigen Körperverletzung haben die Beamten der 3. Polizeireviers in Arheilgen ein Strafverfahren gegen den 33-jährigen Fahrer eingeleitet.

Quelle: Polizeipräsidium Südhessen

Stefan Roth, Informatik-Professor an der TU Darmstadt, erhält für seine Forschung einen der renommierten Consolidator Grants des Europäischen Forschungsrats (ERC). Sein Projekt „RED – Robust, Explainable Deep Networks in Computer Vision“ wird über einen Zeitraum von fünf Jahren mit rund zwei Millionen Euro gefördert. Damit werden die vielfältigen Aktivitäten der TU Darmstadt im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) weiter ausgebaut.

Ziel des Projektes des Wissenschaftlers ist die Entwicklung von Methoden, die die Bildanalyse mit künstlichen neuronalen Netzwerken (Deep Networks) robuster und nachvollziehbarer machen. Dadurch soll das Vertrauen in Methoden des Maschinellen Lernens in der Bildanalyse steigen, zum Beispiel im Kontext selbstfahrender Autos.

Robuste Bildanalyse für autonome Fahrzeuge

Selbstfahrende Autos müssen in kürzester Zeit ihr Umfeld basierend auf Kamera- und Sensordaten erfassen und analysieren, um korrekt reagieren zu können. Dabei ist nicht nur die Fehlertoleranz sehr gering, sondern die eingesetzten Bildanalysemethoden müssen auch bei schlechten Sichtverhältnissen zuverlässige Ergebnisse liefern. Um diese Robustheit zu erreichen, wären aktuell enorme Mengen an Trainingsdaten notwendig, welche aufwändig vom Menschen annotiert werden müssen. Weiterhin sollen autonome Fahrzeuge künftig auch mit seltenen Situationen umgehen können, die bei der Entwicklung möglicherweise nicht vorhergesehen wurden.

„Die aktuellen Lernverfahren für die Computer Vision sind darauf optimiert, schnell und akkurat Bilder in relativ eng umrissenen Szenarien analysieren zu können. Für die Praxis ist es jedoch entscheidend, dass die Verfahren auch für andere, ähnliche Bilddaten verlässliche Aussagen treffen können und auch in Anwendungen einsetzbar sind, in denen nur kleine Datenmengen zum Trainieren verfügbar sind“, erklärt Roth, Professor am Fachbereichs Informatik sowie Leiter des Fachgebiets Visuelle Inferenz an der TU Darmstadt. Hinzu kommt, dass aktuelle Methoden selten angeben, wie verlässlich ihre Vorhersagen sind. Dies ist jedoch eine wichtige Voraussetzung, um das Vertrauen zukünftiger Nutzerinnen und Nutzer zu gewinnen.

Einsatz künstlicher neuronaler Netzwerke

Mit seiner Forschung im Projekt RED will Roth deshalb den Einsatz von künstlichen neuronalen Netzwerken in der Computer Vision signifikant verbessern. Insbesondere will er mit seinem Team die Robustheit der Methoden erhöhen und damit die Anwendbarkeit auf verschiedenste Szenarien ermöglichen. Gleichzeitig will er erforschen, welche Teile der eingesetzten Netzwerke welche Rolle bei der Ergebniserstellung übernehmen. Damit soll einerseits die Nachvollziehbarkeit verbessert, andererseits eine verlässliche Angabe über die Unsicherheit der Vorhersage ermöglicht werden.

Das Arbeitsprogramm basiert auf konkreten Fragestellungen aus verschiedenen Bereichen der Computer Vision. Im Fokus stehen dabei Herausforderungen der 3D-Szenenanalyse von Bildern und Videos, zum Beispiel Aufgaben der semantischen Segmentierung, 3D-Rekonstruktion sowie Bewegungsschätzung.

Perspektiven für Maschinelles Lernen und KI

Am Ende des Projektes soll eine Art Werkzeugkasten mit Architekturen, Algorithmen und Praktiken für tiefe neuronale Netze entstehen, der den Einsatz von Computer Vision in Anwendungen ermöglicht, in denen wenig Fehlertoleranz besteht, nur eine kleine Trainingsdatenbasis verfügbar, und das Vertrauen durch den Nutzer entscheidend ist.
„Wir erforschen grundlegende Aspekte neuronaler Architekturen im Bereich der Computer Vision. Gut möglich, dass unsere Ergebnisse auch in anderen Anwendungsbereichen des Maschinellen Lernens und der KI zum Einsatz kommen werden“, sagt Roth.

Quelle: TU Darmstadt

Am Sonntag, dem 15. Dezember 2019, 11.15 Uhr, und Mittwoch, dem 18. Dezember 2019, 18.30 Uhr, lädt das Hessische Landesmuseum Darmstadt (HLMD) zu der beliebten Weihnachtsführung mit Dr. Thomas Foerster ein.

Die Weihnachtsführungen beleuchten Darstellungen der »Heiligen Nacht« auf jahrhundertealten Kunstwerken im Hessischen Landesmuseum Darmstadt. Diese Zeugnisse gelebter Frömmigkeit der Gläubigen im christlichen Spätmittelalter veranschaulichen nichts Geringeres als die Menschwerdung Gottes. Seit der Spätantike feiert die Kirche die Geburt ihres Heilandes zur Zeit der Wintersonnenwende. Die Geburt Christi wird verstanden als ein göttliches und kosmisches Ereignis. Daran knüpft sich die frohe Botschaft von Weihnachten: das Licht, das vom Jesuskind in der Krippe ausgeht, bringt eine hellere Zeit.

Museumseintritt 6, ermäßigt 4 Euro zzgl. 2 Euro Führungsgebühr, max. 25 Teilnehmer*innen, Teilnahmekarten am Veranstaltungstag an der Museumskasse, ohne Vorreservierung

Quelle: Hessisches Landesmuseum Darmstadt