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MikroBeM – Auswirkung von simulierter und realer Mikrogravitation auf die Bewegungskinematik des (un)trainierten Menschen

Innerhalb des Vorhabens MikroBeM wird auf der Ebene von biologischen Signalen, im Speziellen Elektroenzephalographie (EEG) und Elektromyographie (EMG) sowie der Herzratenvariabilität (HRV) analysiert,
FAIRe – Frugal Artificial Intelligence in Resource-limited environments

Künstliche Intelligenz (KI) findet zunehmend vielfältige Anwendungen in der physischen Welt, insbesondere auf eingebetteten, cyber-physischen Geräten mit begrenzten Ressourcen und unter anspruchsvolle
FAIRe_RIC – Sparsame künstliche Intelligenz in ressourcenlimitierten Umgebungen

FAIRe hat die Entwicklung ressourcenlimitierter KI für eingebettete Systeme, cyber-physische Systeme und Edge-Geräte zum Ziel. Dabei soll der Entwicklungsansatz umfassend von der Anwendungsschicht bis
GraviMoKo – Verbundvorhaben: GraviMoKo - Auswirkung von Gravitationsveränderungen auf Motorik und Kognition; Teilvorhaben: Demonstrator zur Erprobung neuartiger Antriebe für den Einsatz in Exoskeletten sowie EMG Studie zur Kraftschätzung; Teilvorhaben: Antriebsd

Innerhalb des Vorhabens „NoGravExSystem“ wird, auf der Ebene von biologischen Signalen im speziellen EEG und EMG analysiert, inwieweit simulierte Mikro- und Hypergravitation, erzeugt durch ein Exoskel
Adra-e – AI, Data and Robotics ecosystem

Adra-e – Unterstützung der AI, Data and Robotics Community bei der Entwicklung eines nachhaltigen europäischen Ökosystems Adra-e ist eine sog. Coordination and Support Action (CSA), die von der Europä
DOF-Adaptiv – Adaptive Freiheitsgradeinbettung als kooperatives Userinterface für einen Assistenzroboter

Ein assistiver Roboterarm ist eine wertvolle Unterstützung für Menschen mit stark eingeschränkter Mobilität von Arm und Hand, aber anstrengend und zeitraubend zu nutzen, weil den sieben Be- wegungsmög
Fast&Slow – Kombination Symbolischer und Subsymbolischer Methoden

Deep-Learning-Verfahren werden in vielen Anwendungsgebieten eingesetzt und arbeiten nach einer Trainingsphase sehr effizient. Allerdings kann über ihre Korrektheit im allgemeinen keine verlässliche Au