Projekte

Maschinelle Lernverfahren auf Basis vorhandener Trainingsdaten haben große Leistungsfähigkeit bewiesen, um auch in komplexen Situationen mit vielen …

Trotz erstaunlicher Fortschritte auf dem Gebiet des maschinellen Lernens (ML) ist die Robustheit von Hochleistungsmodellen, insbesondere der auf Deep …

Die verblüffende Geschwindigkeit der Entwicklungen des Deep Learnings insb im Bereich Computer Vision basiert zum großen Teil auf der Verfügbarkeit …

Einer der wesentlichen Treiber bei der Weiterentwicklung heutiger Produktionsumgebungen sind innovative Informations- und Kommunikationstechnologien: …

„Fühler im Netz 2.0“ baut auf den Ergebnissen des Projektes „Fühler im Netz“ (FiN) (Projektzeitraum 2014 bis 2017) auf und legt den Fokus darauf, …

Ziel von Agri-Gain ist es, der deutschen Agrar- und Ernährungswirtschaft den Einsatz von KI-Technologie zu ermöglichen. Die Vision ist eine Plattform, …

Weshalb? Aus der Vielzahl an Auswirkungen der modernen Nahrungsmittelproduktion auf das System Erde sticht die Veränderung von P- und N-kreisläufen …

Motivation Die fokussierte Forschung und Entwicklung im Bereich des Deep Learnings, insb. in den letzten Jahren, haben eine Vielzahl verschiedener …

Das GaNEsHA-Projekt adressiert Ursachen des Verkehrskollapses wie Intransparenz, fehlende Marktsteuerung, egoistisches Verhalten, geringe …

CoMem is an ecosystem based on evolving knowledge graphs integrating information silos and legacy systems as well as (personal) information sources of …