Projekte

No-IDLE – Interactive Deep Learning Enterprise

In den letzten Jahren haben Maschinen den Menschen bei der Bewältigung spezifischer und begrenzter Aufgaben übertroffen, z.B. bei speziellen Aufgaben …

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 …

ML-Synthom – Fertigungsnahes Maschinelles Lernen für die Automobilzuliefererindustrie durch synthetische Generierung von Oberflächen und Materialien

Industrielle Qualität durch neue Forschung sichern Das Projekt ML-SYNTHOM entwickelt ein KI-basiertes Prüfverfahren zur Qualitätssicherung für …

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. …

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 …

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 …

InCoRAP – Intentionsbasierte kooperative Roboterhandlungsplanung und Werkerunterstützung in Fabrikumgebungen

Das Projekt InCoRAP erforscht die Mensch-Roboter-Interaktion in Fabrikumgebungen unter Berücksichtigung der Intention des Menschen. Dies erlaubt die …