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Projekte

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  1. SEEvacs – SEEvacs - Simulation-based Evolution and Evaluation of Vaccination Strategies in COVID-19-pandemics

    SEEvacs – SEEvacs - Simulation-based Evolution and Evaluation of Vaccination Strategies in COVID-19-pandemics

    Im Trierer Ansatz der kognitiven Sozialsimulation wird an der Außenstelle Trier des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) mit KI-Methoden individuelles Verhalten auf der Basis

  2. HealthcAIre – HealthcAIre

    HealthcAIre – HealthcAIre

    Ziel dieses Projekts ist es, einen Beitrag zur Schaffung struktureller Grundlagen für den Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Medizindomäne zu leisten, so dass Potenziale auch kurzfristig identifiz

  3. APLASTIC-Q-Vietnam – Aquatic plastic litter detection, classification and quantification in Vietnam

    APLASTIC-Q-Vietnam – Aquatic plastic litter detection, classification and quantification in Vietnam

    Plastikverschmutzung hat eine Vielzahl von globalen Auswirkungen und ist unter anderem schädlich gegen die Umwelt, kann der Wirtschaft schaden und in die Nahrungskette gelangen. Der wirtschaftliche Sc

  4. QINROS – QINROS - Quantencomputing und quantenmaschinelles Lernen für intelligente und robotische Systeme

    QINROS – QINROS - Quantencomputing und quantenmaschinelles Lernen für intelligente und robotische Systeme

    Das Ziel von QINROS ist es, basierend auf der Künstlichen Intelligenz (KI) in Quantum Computing Agenda der Arbeitsgruppe Robotik und des DFKI RIC, ein Anwendungsfeld des Quantencomputing in der Roboti

  5. GridAnalysis – KI-basierte Systemanalyse von Stromverteilnetzen im Normal- und Kurzschlussbetrieb, Teilvorhaben: KI-basierte Systemanalyse und Assistenzsystem (KISA)

    GridAnalysis – KI-basierte Systemanalyse von Stromverteilnetzen im Normal- und Kurzschlussbetrieb, Teilvorhaben: KI-basierte Systemanalyse und Assistenzsystem (KISA)

    Ziele des Forschungsvorhabens GridAnalysis sind die Entwicklung neuer Modelle und Methoden zur quasistationären und zeitreihenbasierten Simulation von Stromverteilnetzen in Kombination klassischer Net

  6. RACKET – Lernen seltener Klassen und Erkennung unbekannter Ereignisse in der flexiblen Produktion

    RACKET – Lernen seltener Klassen und Erkennung unbekannter Ereignisse in der flexiblen Produktion

    Im Projekt RACKET wird das Problem der Erkennung seltener und unbekannter Fehler durch die Kombination von modellbasierten Methoden und Methoden des maschinellen Lernens theoretisch und in repräsentat

  7. VISION – Stärkung, Vernetzung und Mobilisierung der europaweiten Community zur Erforschung, Entwicklung und dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz

    VISION – Stärkung, Vernetzung und Mobilisierung der europaweiten Community zur Erforschung, Entwicklung und dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz

    Das Projektvorhaben VISION zielt darauf ab, die Koordination zwischen den vier neuen KI-Exzellenznetzwerken zu übernehmen, die im Rahmen der Ausschreibung „Towards a vibrant European network of AI exc

  8. TAILOR – Netzwerk aus KI-Exzellenzzentren zur Erforschung der Grundlagen für eine vertrauenswürdige und zuverlässige Künstliche Intelligenz

    TAILOR – Netzwerk aus KI-Exzellenzzentren zur Erforschung der Grundlagen für eine vertrauenswürdige und zuverlässige Künstliche Intelligenz

    Das Projekt TAILOR wurde von der Europäischen Kommission im Rahmen der ICT-48-2020-Ausschreibung „Towards a vibrant European network of AI excellence centres“ ausgewählt, um ein starkes Forschungsnetz

  9. HumanE-AI-Net – HumanE AI Network

    HumanE-AI-Net – HumanE AI Network

    Das HumanE KI-Netz vereint europäische Spitzenforschungszentren, Universitäten und wichtige Industrie-Champions in einem Netzwerk von Exzellenzzentren, das über eine enge Definition der KI hinausgeht

  10. KItatta – KI-Verfahren erkennen Qualität von Spenderhornhäuten

    KItatta – KI-Verfahren erkennen Qualität von Spenderhornhäuten

    In Deutschland werden jährlich mehr als 9.000 Hornhauttransplantationen durchgeführt. Trotz strenger Qualitätskriterien sind bei etwa 4-5 % der Transplantate postoperativ warzenförmige Veränderungen n