Projekte

NFDI4Ing – Nationale Forschungsdateninfrastruktur für die Ingenieurswissenschaften

NFDI4Ing ist eines der geförderten Konsortien in der NFDI-Initiative der DFG (https://www.dfg.de/foerderung/programme/nfdi/). NFDI4Ing vereinigt die …

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 …

SmartRecycling – SmartRecycling - KI und Robotik für eine nachhaltige Kreislaufwirtschaft

Die Ausgangssituation: Was ist die ökologische Herausforderung? Bei der Kreislaufwirtschaft geht es darum, Produkte und Rohstoffe möglichst lange zu …

EXPECT – Exploring the Potential of Pervasive Embedded Brain Reading in Human Robot Collaborations

Förderung von Forschungsvorhaben zur Verbesserung der Explorations- und Integrationsphasen der IKT-Forschung Das Hauptziel des Projekts EXPECT ist die …

APRIL – Multipurpose robotics for mAniPulation of defoRmable materIaLs in manufacturing processes

Ziel des APRIL-Projekts ist die Entwicklung von kostengünstigen und agilen, marktorientierten Mehrzweck- und leicht umrüstbaren autonomen Robotern, …

KICK – Künstliche Intelligenz in Kommunikationsnetzen

Das Ziel von KICK ist es, den Betrieb von künftigen 5G-Campus-Netzen durch den Einsatz von KI-Methoden signifikant zu vereinfachen und zu verbessern. …

CoPDA – Umfassende Umgebungswahrnehmung und Dynamische Verankerung

"Roboter, bring mir meinen Akkuschrauber!" Dies ist ein plausibler Befehl für einen Serviceroboter: in einer Produktionsumgebung wie in einem …

MindBot – Mental Health promotion of cobot Workers in Industry 4.0

MindBot zielt darauf ab, Methoden zu identifizieren und Lösungen zur Förderung der psychischen Gesundheit in der sich etablierenden Industrie 4.0 im …

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 …

Fast&Slow – Kombination Symbolischer und Subsymbolischer Methoden

Deep-Learning-Verfahren werden in vielen Anwendungsgebieten eingesetzt und arbeiten nach einer Trainingsphase sehr effizient. Allerdings kann über …