Projekte

Das Konzept der Smart Data Innovation Challenges (SDI-C) erweitert das Smart Data Innovation Lab (SDIL) um eine wichtige Komponente. Geforderte schnellere, innovative Forschung kann damit niederschwel

Unternehmen im GxP-regulierten Umfeld müssen beim Einsatz computerbasierter Systeme detaillierte Aufzeichnungen von produktions- und anwendungsrelevanten Daten erstellen. Dies ist zur Qualitätssicheru

Im Rahmen von HUSSAR sollen existierende Methoden aus der strahlenbasierenden Monte Carlo Simulation von sichtbaren Wellenlängen für Radar angepasst und in einem Prototyp implementiert werden. Der Fo

Plastikmüll in den Weltmeeren stellt eine wachsende Gefahr für das marine Ökosystem und auch den Menschen dar. Seinen Ursprung hat dieser Müll zumeist an Land und gelangt dann über Flüsse ins Meer. In

Dieses Projekt beschäftigt sich mit der Entwicklung eines Process-Mining-Systems, welches Nutzer während der Produktion hinsichtlich Überwachung und Optimierung von Fertigungsprozessen unterstützt. Da

Ziel des Projekts “Machine Intelligence and Deep Learning” (MInD) ist die Identifikation und Nutzung von Deep Learning Technologien zur sozio-technischen Gestaltung des digitalen Wandels. Dazu sollen

Im Rahmen des Projektes „KI Absicherung“ werden erstmalig industrieübergreifend Methoden und Maßnahmen für die Absicherung von KI-basierten Funktionen für das automatisierte Fahren entwickelt. Es wird

Partner Fachhochschule Potsdam, Institut für Angewandte Forschung Urbane Zukunft, Professor Dr. Marian Dörk; Universitätsklinikum Düsseldorf, Institut für Geschichte, Theorie und Ethik der Medizin, Pr

Ziel des Projekts ist die Realisierung einer kontinuierlich wandelbaren Produktion, die jederzeit eine Wandlung von Produkten, Produktionsressourcen und Prozessen ermöglicht. Die Basis hierfür ist ein

Das Ziel des PLASS Gesamtvorhabens ist die Entwicklung einer prototypischen B2B-Plattform zur KI-basierten Entscheidungsunterstützung für das Supply Chain Management. Im Mittelpunkt steht die automati