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Projekte

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  1. Metis-II – Knowledge-based search and query methods for the development of semantic information models for use in early design phases

    Metis-II – Knowledge-based search and query methods for the development of semantic information models for use in early design phases

    Metis - Methoden der KI zur Autovervollständigung von Entwürfen basierend auf semantischen Gebäudeinformationen (BIM) für die Unterstützung der …

  2. SimLearn – Vervollständigung von Trainingsdaten durch iterativ lernende Simulation

    SimLearn – Vervollständigung von Trainingsdaten durch iterativ lernende Simulation

    Maschinelle Lernverfahren auf Basis vorhandener Trainingsdaten haben große Leistungsfähigkeit bewiesen, um auch in komplexen Situationen mit vielen …

  3. ExplAINN – Explainable AI and Neural Networks

    ExplAINN – Explainable AI and Neural Networks

    Trotz erstaunlicher Fortschritte auf dem Gebiet des maschinellen Lernens (ML) ist die Robustheit von Hochleistungsmodellen, insbesondere der auf Deep …

  4. EDeL – Effiziente Datenaufbereitung für Deep Learning

    EDeL – Effiziente Datenaufbereitung für Deep Learning

    Die verblüffende Geschwindigkeit der Entwicklungen des Deep Learnings insb im Bereich Computer Vision basiert zum großen Teil auf der Verfügbarkeit …

  5. AIRPoRT – Artificial Intelligence für Robotik und vernetzte ProdukTion

    AIRPoRT – Artificial Intelligence für Robotik und vernetzte ProdukTion

    Einer der wesentlichen Treiber bei der Weiterentwicklung heutiger Produktionsumgebungen sind innovative Informations- und Kommunikationstechnologien: …

  6. HyperCOG – Innovative Cyber-Physical System (CPS) to cover industrial production needs in the current technological context of Industry 4.0

    HyperCOG – Innovative Cyber-Physical System (CPS) to cover industrial production needs in the current technological context of Industry 4.0

    The HyperCOG project proposes an innovative Cyber-Physical System (CPS) to cover industrial production needs in the current technological context of …

  7. MInD-Phase_1 – Machine Intelligence and Deep Learning

    MInD-Phase_1 – Machine Intelligence and Deep Learning

    Ziel des Projekts “Machine Intelligence and Deep Learning” (MInD) ist die Identifikation und Nutzung von Deep Learning Technologien zur …

  8. FiN 2.0 – Fühler im Netz 2.0

    FiN 2.0 – Fühler im Netz 2.0

    „Fühler im Netz 2.0“ baut auf den Ergebnissen des Projektes „Fühler im Netz“ (FiN) (Projektzeitraum 2014 bis 2017) auf und legt den Fokus darauf, …

  9. Agri-Gain – Agrarwirtschaftliches Gateway für Künstliche Intelligenz

    Agri-Gain – Agrarwirtschaftliches Gateway für Künstliche Intelligenz

    Ziel von Agri-Gain ist es, der deutschen Agrar- und Ernährungswirtschaft den Einsatz von KI-Technologie zu ermöglichen. Die Vision ist eine Plattform, …

  10. SUSKULT – Entwicklung eines nachhaltigen Kultivierungssystems für Nahrungsmittel resilienter Metropolregionen

    SUSKULT – Entwicklung eines nachhaltigen Kultivierungssystems für Nahrungsmittel resilienter Metropolregionen

    Weshalb? Aus der Vielzahl an Auswirkungen der modernen Nahrungsmittelproduktion auf das System Erde sticht die Veränderung von P- und N-kreisläufen …