Projekte

COMET – Consumer Empowerment und Teilhabe an der Domäne Smart Living

Die Bedeutung der Smart-Living-Domäne für die deutsche Wirtschaft wächst kontinuierlich und präsentiert sich als vielversprechender Markt. Auf …

SECAI – Sustainable heating through Edge-Cloud-based AI systems

Das Projekt SECAI setzt durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Edge-Cloud-Umfeld intelligente, ökologisch nachhaltige und schnell …

AI-Observer – Artificial Intelligence for Earth Observation Twinning

Kuenstliche Intelligenz (KI) hat grosse Auswirkungen auf viele Sektoren, und ihr Einfluss wird in den kommenden Jahren voraussichtlich rasch zunehmen. …

SustainML_EI – Application Aware, Life-Cycle Oriented Model-Hardware Co-Design Framework for Sustainable, Energy Efficient ML Systems

This project is based on the insight that in order to significantly reduce the CO2 footprint of ML applications power-aware applications must be as …

MOMENTUM – Robustes Lernen mit Hybrider KI für vertrauenswürdige Interaktion von Menschen und Maschinen in komplexen Umgebungen

MOMENTUM ist ein Forschungsprojekt, das sich dem Themengebiet TRUSTED-AI widmet und darauf abzielt, die Entwicklung und Anwendung von künstlicher …

M-RoCK – Modellierung der Mensch-Maschine-Interaktion zur kontinuierlichen Verbesserung des Roboterverhaltens

M-Rock ist Teil der X-Rock Entwicklungen, die es Anwendern ermöglichen sollen, persönliche Assistenten ohne jegliches Expertenwissen zu entwerfen, und …

SPELL – Semantische Plattform zur intelligenten Entscheidungs- und Einsatzunterstützung in Leitstellen und Lagezentren

Künstliche Intelligenz in der vernetzten Leitstelle der Zukunft „SPELL“ – Das steht kurz für „Semantische Plattform zur intelligenten Entscheidungs- …

SeMoSys – Virtuelle Sektionsmontage und Systeminstallation

Das Verbundprojekt SeMoSys - Sektionsmontage und Systeme hat die Zielsetzung, die Fertigung von Strukturen und die Installation von Systemen in der …

INSYS – INTerpretable monitoring SYStems

Das Projekt INSYS beschäftigt sich mit der Interpretierbarkeit von gelernten Modellen und den daraus resultierenden Möglichkeiten zur …

DeeperSense – Deep-Learning for Multimodal Sensor Fusion

Das Hauptziel von DeeperSense ist die signifikante Verbesserung der Fähigkeiten zur Umgebungswahrnehmung von Service Robotern, um deren Leistung und …