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Forschungsbereiche: Data Management & Analysis Anwendungsfelder: Industrie 4.0
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  1. EINHORN – Entwicklung von menschenzentrierten Systemen zur dialogorientierten Interaktion mit erklärbaren KI-Methoden für Prozessintelligenz

    EINHORN – Entwicklung von menschenzentrierten Systemen zur dialogorientierten Interaktion mit erklärbaren KI-Methoden für Prozessintelligenz

    Die rasante Entwicklung im Bereich KI, sowohl bei Maschinellem Lernen und sogenannten Large Language Models (LLM), die für die Sprachinteraktion von …

  2. DACE – Datenkompetenzzentrum Circular Economy

    DACE – Datenkompetenzzentrum Circular Economy

  3. No-IDLE – Interactive Deep Learning Enterprise

    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 …

  4. InterOpera AAS – InterOpera - Teilmodelle der Asset Administration Shell

    InterOpera AAS – InterOpera - Teilmodelle der Asset Administration Shell

    Das Hauptziel des Auftrages ist die Arbeit eines sogenannten Methodenberaters für die methodische Leitung eines Projekts zur Entwicklung von …

  5. EASY – Energieeffiziente Analyse und Steuerungsprozesse im dynamischen Edge-Cloud-Kontinuum für die industrielle Fertigung

    EASY – Energieeffiziente Analyse und Steuerungsprozesse im dynamischen Edge-Cloud-Kontinuum für die industrielle Fertigung

    Das Projekt EASY zielt auf die energieeffiziente Analyse und Ausführung von Fertigungs- und Steuerungsprozessen im Rahmen der dynamischen …

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

    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 …

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

    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 …

  8. Adra-e – AI, Data and Robotics ecosystem

    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. …

  9. AIQUAMA – Kl-basiertes Qualitätsmanagement für Intelligente Fabriken

    AIQUAMA – Kl-basiertes Qualitätsmanagement für Intelligente Fabriken

    Anomalien und Fehler im Produktionsprozess verursachen hohe Kosten und wirken sich negativ auf Nachhaltigkeit und Produktivität aus. Gelingt es, …

  10. QUASIM – QC-Enhanced Service Ecosystem for Simulation in Manufacturing

    QUASIM – QC-Enhanced Service Ecosystem for Simulation in Manufacturing

    Quanten-Computing (QC) ist eine Technologie, die sich aktuell rasant in der Forschung entwickelt, aber auch erste Erwartungen in industriellen …

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