Projekte

AI.EDU Research Lab 2.0 – AI.EDU Research Lab 2.0 ist ein interdisziplinäres CATALPA Projekt

Bei der Suche nach einem Hausarbeitsthema im Bachelorstudium benötigen viele Studierende Hilfestellungen. Dabei fällt auf, dass in jedem Semester wiederkehrende Fragen und Unterstützungsbedarfe auftre

TRIPLE-GNC – Teilvorhaben DFKI: akustische und visuelle Perzeption eines miniaturisierten autonomen Unterwasserfahrzeuges zur Erforschung subglazialer Seen

Ziel des TRIPLE-Projektlinie ist es, ein Explorationssystem zur kontaminationsfreien Durchführung wissenschaftlicher Beobachtungen in Gewässern unter Eis zu entwerfen und zu bauen und die damit verbun

ESCADE – Energy-Efficient Large-Scale Artificial Intelligence for Sustainable Data Centers

Der Zuwachs an Rechenzentren (RZ) und deren Kapazitäten ist zentral für eine zukunftsfähige deutsche Wirtschaft, denn die digitale Transformation braucht Rechenleistung. Aber das Verarbeiten von Daten

SASPIT – Eine Sichere Sensorplattform für das Internet der Dinge

Die Ziele des Projektes SASPIT sind die Entwicklung einer offenen IoT-Sensorplattform mit durchgängigen Sicherheitsgarantien für die Korrektheit, Integrität und Vertraulichkeit der Daten (safety, secu

CurAEducate – Nachwuchsförderung & Weiterbildung

Um aus exzellenten Forschungsergebnissen in curATime innovative Behandlungs- und Präventionskonzepte zu entwickeln und in die klinische Anwendung zu bringen, ist eine multiperspektivische Herangehensw

HealthyW8 – Stärkung eines gesunden Lebensstils durch personalisierte Interventionsportfolios zur Prävention und Kontrolle von Adipositas in vulnerablen Lebensphasen

Mehr als 30 % der EU-Bürger in vulnerablen Lebensphasen und Lebenssituationen sind einem erhöhten Risiko ausgesetzt, von einem gesunden Gewicht zu Übergewicht und weiter zu Fettleibigkeit überzugehen.

news-polygraph – Privatsphäre, Transparenz, Verzerrung und Fairness für vertrauenswürdige multimodale Desinformationserkennung

Im Projekt news-polygraph entwickeln wir digitale Methoden für die Medienbranche, mit deren Hilfe multimediale Inhalte durch hybride KI einfacher und schneller auf Manipulationen, irreführende und fal

Miracle2 – A Machine learning approach to Identify patients with Resected non-small-cell lung cAnCer with high risk of reLapsE

MIRACLE comprises a consortium of academics and industry partners to understand how machine learning can be utilised to predict the risk of relapse for patients with resected non-small cell lung cance

curAIknow – curATime knowledge graphs

Anwendung des biowissenschaftlichen Wissensgraphen Ontosight zur Unterstützung der Vorhersage, Validierung und Interpretierung von Kl-generierten Hypothesen auf der Grundlage von Daten von Patienten u

No-IDLE – Interactive Deep Learning Enterprise

In den letzten Jahren haben Maschinen den Menschen bei der Bewältigung spezifischer und begrenzter Aufgaben übertroffen, z.B. bei speziellen Aufgaben in der Bilderkennung oder bei der Entscheidungsfin