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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. ABILITY - Ganzheitliche Befähigung zur hybriden Wertschöpfung

    Die Verbindung von Sachgütern und Dienstleistungen zu hybriden Leistungsbündeln führt zu neu gebündelten Formen der Wertschöpfung: Das Produkt wird zum materiellen Träger einer Vielzahl von…

  2. ENNOS - Eingebettete Neuronale Netze für Optische Sensoren zur flexiblen und vernetzen Produktion

    Im Rahmen des Projekts ENNOS wird eine kompakte und energieeffiziente Farb- und Tiefenkamera entwickelt, also eine Kamera, die Farbbilder und gleichzeitig 3-dimensionale Informationen zum Abstand von…

  3. SHARC - EnEff:Bremerhaven - Smartes Hafen-Applikationskonzept zur Integration eRneuerbarer Energien

    In SHARC haben sich sieben Partner aus Forschung und Industrie zusammengefunden um beispielhaft Konzepte für ein nachhaltiges Energiemanagement in Hafengebieten zu entwickeln.

    Dabei werden unter…

  4. AI4EU - A European AI On Demand Platform and Ecosystem

    AI4EU is the European Union’s landmark Artificial Intelligence project, which seeks to develop a European AI ecosystem, bringing together the knowledge, algorithms, tools and resources available and…

  5. EVAREST - Erzeugung und Verwertung von Datenprodukten in der Lebensmittelindustrie durch Smart Services

    Ziel des Projektes ist die Entwicklung und Verwertung von Datenprodukten als Wirtschaftsgut im Ökosystem der Lebensmittelproduktion auf Basis einer über Unternehmensgrenzen hinweg angelegten offenen,…