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Projekte

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  1. RIG – Robotics Institute Germany

    RIG – Robotics Institute Germany

    Robotics Institute Germany, nationales Verbundprojekt der Robotik-Forschung in Deutschland, unter Koordination der TU München Das Robotics Institute …

  2. FAIRe_RIC – Sparsame künstliche Intelligenz in ressourcenlimitierten Umgebungen

    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 …

  3. dAIEDGE – A network of excellence for distributed, trustworthy, efficient and scalable AI at the Edge

    dAIEDGE – A network of excellence for distributed, trustworthy, efficient and scalable AI at the Edge

    The dAIEDGE Network of Excellence (NoE) seeks to strengthen and support the development of the dynamic European cutting-edge AI ecosystem under the …

  4. REXASI-PRO – Zuverlässige & Erklärbare Schwarmintelligenz zur Unterstützung für Menschen mit eingeschränkter Mobilität

    REXASI-PRO – Zuverlässige & Erklärbare Schwarmintelligenz zur Unterstützung für Menschen mit eingeschränkter Mobilität

    Künstliche Intelligenz (KI) wird in vielen Bereichen weit verbreitet eingesetzt, und es ist notwendig, Vertrauen in diese Systeme in der breiten …

  5. Adra-e – AI, Data and Robotics ecosystem

    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. …

  6. DOF-Adaptiv – Adaptive Freiheitsgradeinbettung als kooperatives Userinterface für einen Assistenzroboter

    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 …

  7. Fast&Slow – Kombination Symbolischer und Subsymbolischer Methoden

    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 …