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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. FAIRe_RIC - Sparsame künstliche Intelligenz in ressourcenlimitierten Umgebungen

    FAIRe hat die Entwicklung ressourcenlimitierter KI für eingebettete Systeme, cyber-physische Systeme und Edge-Geräte zum Ziel. Dabei soll der …

  2. FAIRe - Frugal Artificial Intelligence in Resource-limited environments

    Künstliche Intelligenz (KI) findet zunehmend vielfältige Anwendungen in der physischen Welt, insbesondere auf eingebetteten, cyber-physischen Geräten …

  3. HumAIne - Hybrid Human-AI Decision Support for Enhanced Human Empowerment in Dynamic Situations

    In HumAIne wollen wir Pionierarbeit bei der Entwicklung und Integration innovativer KI-Paradigmen leisten. Unser Ziel ist es, die Zusammenarbeit …

  4. KIMBA - KI-basierte Prozesssteuerung und automatisiertes Qualitätsmanagement im Recycling von Bau- und Abbruchabfällen durch sensorbasiertes Inline-Monitoring von Korngrößenverteilungen

    Die Baubranche gehört mit 587,4 Mio. t/a eingesetzten Gesteinskoernungen zu den ressourcenintensivsten Branchen Deutschlands. Durch Substitution von …

  5. FedWell - Life-Long Federated User and Mental Modeling for Health and Well-being

    Adaptive und personalisierte KI-Systeme im Healthcare-Bereich sind auf Informationen über Nutzer und Nutzungssituationen angewiesen, um die …