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Im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) sind Black-Box-Modelle gegenüber konventionellen Verfahren zwar überlegen, liefern allerdings keine Erklärung über das Zustandekommen ihrer Entscheidungen u

Trotz erstaunlicher Fortschritte auf dem Gebiet des maschinellen Lernens (ML) ist die Robustheit von Hochleistungsmodellen, insbesondere der auf Deep Learning-Technologien basierenden, geringer als ur

Dieses Projekt will die nächste Generation des Digitalen Zwillings entwickeln, der selbst lernt und proaktiv arbeitet. Das heißt er lernt erstens aus bestehenden, realen Daten wie Prozesse ablaufen. Z

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

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

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Industrielle Datenanalyse eröffnet produzierenden Unternehmen innovative Möglichkeiten zur nachhaltigen Optimierung von Produkten und Prozessen und ermöglicht die Initiierung neuer Geschäftsmodelle un

Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung effizienter Methoden zur Analyse und zum Erlernen der Analyse des Nutzerverhaltens bei Interaktionen mit einem Expertensystem. Das betrachtete Szenario umfasst

Betriebswirtschaftliche Auswertungen (BWA) stellen Informationen aus der Finanzbuchhaltung in aggregierter Form zur Verfügung. Durch die Aggregation der Daten ist der Einsatz von Machine-Learning-Algo

Partner Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI); Athena Research and Innovation Center in Information, Communication and Knowledge Technologies, Institute for Language and S