Data Science und Ihre Anwendungen

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1. Ai4Nof1 - Entwicklung personalisierter, KI-gestützter Lebensstilinterventionen zur Verbesserung des Behandlungserfolgs und der Lebensqualität von Patienten mit chronischen Krankheiten, mit Erprobung des Konzepts für das Reizdarmsyndrom)

   In der evidenzbasierten Medizin gelten populationsbasierte randomisierte kontrollierte Studien als Goldstandard für die Abschätzung der Auswirkungen von Maßnahmen. Der durchschnittliche…

2. PIAD - Physics-informed Anomaly Detection

   Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung einer neuen informierten Ki:

   physik-informierte tiefe Anomalieerkennung.

   Dabei wird auf modernste neuronale Anomalieerkennungsalgorithmen aufgebaut, die…

3. ML-Bau-Doc+ - Maschinelles Lernen zur Informationsextraktion im Bereich Gebäudedokumentation

   Die im Vorgängerprojekt „Maschinelles Lernen im Bereich Gebäudedokumentation (ML-BALI-DOK)"

   (https://www.zukunftbau.de/projekte/forschungsfoerderung/1008187-2026) entwickelten Algorithmen ermöglichen…

4. 

   TrustifAI - Mission Kl Innovations- und Qualitätszentrum (IQZ) Kaiserslautern (TrustifAI - Gesundheit und Wohlbefinden)

   Vertrauenswürdige KI-Anwendungen für eine sichere Zukunft

   Unter der Federführung der acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften verfolgt MISSION KI das Ziel, die Vertrauenswürdigkeit und…

5. Cyber-AG-RSML - Cyberagentur: Robustes und Sicheres Machine Learning

   Forschung und Entwicklung von Ansätzen hinsichtlich robustem und sicherem Machine Learning für sicherheits- und verteidigungsrelevante Einsatzsysteme

    

6. Eventful - Zeit- und ortabhängige Modelle für das individuelle und gesellschaftliche Wohlbefinden

   This project focusses on the interconnected problems of measuring and predicting health and well-being. Health and well-being exist at two levels: within the individual, where we may observe or…

7. curAIknow - curATime knowledge graphs

   Anwendung des biowissenschaftlichen Wissensgraphen Ontosight zur Unterstützung der Vorhersage, Validierung und Interpretierung von Kl-generierten Hypothesen auf der Grundlage von Daten von Patienten…

8. Miracle2 - A Machine learning approach to Identify patients with Resected non-small-cell lung cAnCer with high risk of reLapsE

   MIRACLE comprises a consortium of academics and industry partners to understand how machine learning can be utilised to predict the risk of relapse for patients with resected non-small cell lung…

9. CurAISciD - curATime AI science and development

   Das erste Ziel von curAIscid ist für den Anwendungsfall Atherothrombose und Atherosklerose dem Problem der kleinen Daten (small data) auf verschiedene Weise zu begegnen: durch Transferlernen (bei dem…

10. BiosignATure - curATime: Systemorientierte, Multi-Omics-Identifikation von Biomarkersignaturen für die Detektion, Quantifizierung und Behandlung von Atherothrombose

    curATime: Systemorientierte, Multi-Omics-Identifikation von Biomarkersignaturen für die Detektion, Quantifizierung und Behandlung von Atherothrombose

    Partner

    Universitätsmedizin der Johannes…

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