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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. 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…

  2. PABeLA - Prüflabor zur automatisierten Bewertung LLM-basierter KI-Systeme in deren Auswirkungen auf Journalismus und Meinungsbildung

    Demokratische Gesellschaften leben von der Pluralität und dem Aushandeln von Meinungen. Daher stellen potentiell vielfaltsverengende Technologien nicht nur eine abstrakte, sondern konkrete Gefahr für…

  3. CRAI - Center of research and development of trustworthy AI applications for mid-sized companies

    Das KI-Reallabor CRAI (Center of research and development of trustworthy AI applications for mid-sized companies) ist eine Forschungsinitiative, die darauf abzielt, Künstliche Intelligenz für kleine…

  4. RAASCEMAN - Resilient and Adaptive Supply Chains for Capability-based Manufacturing as a Service Networks

    The manufacturing sector faces challenges such as increasing international competition, political tensions, material shortages or unpredictable natural events. The RAASCEMAN project aims to mitigate…

  5. RoX - Verbundprojekt: Digitales Ökosystem für Kl-basierte Robotik (RoX) - Teilvorhaben: Nutzung von Kl-Methoden zur Optimierung von robotischen Fähigkeiten

    Im September 2024 ist das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) geförderte Verbundprojekt „RoX“ offiziell gestartet. Ziel des Projektes ist der Aufbau eines digitalen Ökosystems,…