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Forschungsthemen

Lernende Systeme

Lernende Systeme handeln selbstständig und geben Empfehlungen auf Basis von erlerntem Wissen aus großen Datenmengen. Wenn beim maschinellen Lernen tiefe neuronale Netze eingesetzt werden, spricht man von Deep Learning. Grundlage für die rechenintensiven Methoden ist die Kombination von speziellen Algorithmen, eine leistungsfähige Infrastruktur und Trainingsdaten.

Projekte

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  1. DeFuseNN - Deep Fusion für Neuronale Netze

    Motivation

    Die fokussierte Forschung und Entwicklung im Bereich des Deep Learnings, insb. in den letzten Jahren, haben eine Vielzahl verschiedener …

  2. Daystream - Data Analytics and AI for Secure, Trusted, and Reliable Mobility (Datenanalytik und KI für sichere und zuverlässige Mobilität)

    Das Kernziel des Projekts DAYSTREAM ist die Entwicklung datengetriebener Anwendungen zur Früherkennung, zeitnahen Verfolgung und bestmöglichen …

  3. ZIM Kartoffelfäule - Entwicklung eines bildbasierten Überwachungssystems großer Kartoffelanbauflächen mit intelligenter Entscheidungslogik für eine rechtzeitige Diagnose der Phytophthora infestans

    In Deutschland und vielen anderen Ländern, trägt der Anbau von Kartoffelpflanzen einen Großteil zur Nahrungsmittelversorgung bei. Die Kraut- und …

  4. TransFit - Flexible Interaktion für Infrastrukturaufbau mittels Teleoperation und direkte Kollaboration und Transfer in Industrie 4.0

    Das TransFIT Vorhaben ist Bestandteil der Space-Roadmap des DFKI RIC. Der Schwerpunkt des Vorhabens liegt auf dem Aufbau und der Montage (autonom und …

  5. SiFa 4.0 - Sicherheitsfachkraft 4.0

    SiFa 4.0 hat zum Ziel, die manuellen Prozesse im Gefahrstoffmanagement weitestgehend zu automatisieren und dadurch die Kosten um 80 % zu senken. Ein …