Projekte

SC_Gomaa – TeachTAM: Machine Teaching with Hybrid Neurosymbolic Reinforcement Learning; The Apprenticeship Model

Die jüngsten Fortschritte im Bereich des Machine Learning (insbesondere Computer Vision und Reinforcement Learning) haben es Robotern ermöglicht, …

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 …

ErgoBest – Erhebung ergonomischer Best Practices in industriellen Arbeitsprozessen mittels Internet-of-Things und Mixed Reality

MOTIVATION Ergonomische Fehlhaltungen tragen zu einem erhöhten Krankenstand und einem gesundheitsbedingten frühen Ausscheiden aus der Arbeitswelt bei. …

PAIRS – Privacy-Aware, intelligent and Resilient Crisis Management

In einer immer stärker vernetzten und dynamischen Welt sind Krisen unvermeidlich, schwer vorherzusagen und stellen immense Herausforderungen dar, die …

ZuKIPro – Zukunftszentrum für menschzentrierte Künstliche Intelligenz (KI) in der Produktionsarbeit

Der rasante digitale Wandel fordert den Mittelstand und seine Beschäftigten. Damit kleine und mittlere Unternehmen (KMU) auch künftig an-schlussfähig …

STAR – Safe and Trusted Human Centric ARtificial Intelligence in Future Manufacturing Lines

STAR is a joint effort of AI and digital manufacturing experts towards enabling the deployment of standard-based secure, safe and reliable …

CLAIRE Saarland II – Das CLAIRE Saarland Projekt

Im Juni 2018 wurde die CLAIRE-Initiative ins Leben gerufen, mit dem Ziel die Kräfte im Bereich der Künstlichen Intelligenz in Europa mit Fokus auf …

TAILOR – Netzwerk aus KI-Exzellenzzentren zur Erforschung der Grundlagen für eine vertrauenswürdige und zuverlässige Künstliche Intelligenz

Das Projekt TAILOR wurde von der Europäischen Kommission im Rahmen der ICT-48-2020-Ausschreibung „Towards a vibrant European network of AI excellence …

RACKET – Lernen seltener Klassen und Erkennung unbekannter Ereignisse in der flexiblen Produktion

Im Projekt RACKET wird das Problem der Erkennung seltener und unbekannter Fehler durch die Kombination von modellbasierten Methoden und Methoden des …

CAMELOT – Kontinuierliches adaptives maschinelles Lernen für Kontrollübergabe-Situationen

Eine wesentliche Herausforderung bei autonomen Systemen wie Fahrzeugen oder Robotern bleibt der Umgang mit Situationen, die das System alleine nicht …