Projekte

FAIRe – Frugal Artificial Intelligence in Resource-limited environments

Künstliche Intelligenz (KI) findet zunehmend vielfältige Anwendungen in der physischen Welt, insbesondere auf eingebetteten, cyber-physischen Geräten …

SASPIT – Eine Sichere Sensorplattform für das Internet der Dinge

Die Ziele des Projektes SASPIT sind die Entwicklung einer offenen IoT-Sensorplattform mit durchgängigen Sicherheitsgarantien für die Korrektheit, …

ToCaro – Miteinander erleben - Emotionen teilen

Soziale Interaktion ist einer der wesentlichen Faktoren, die persönliche Lebensqualität bestimmen und ausmachen, was auch die Verbreitung sozialer …

REXASI-PRO – Zuverlässige & Erklärbare Schwarmintelligenz zur Unterstützung für Menschen mit eingeschränkter Mobilität

Künstliche Intelligenz (KI) wird in vielen Bereichen weit verbreitet eingesetzt, und es ist notwendig, Vertrauen in diese Systeme in der breiten …

ECXL – Eine erweiterbare und konsistente ebenenübergreifende RISC-V Verifikationsplattform

Ziel des Projektes ECXL ist die Entwicklung einer Entwurfs- und Verifikationsplattform für RISC-V-basierte Systeme. Die Verifikationsplattform erlaubt …

DOF-Adaptiv – Adaptive Freiheitsgradeinbettung als kooperatives Userinterface für einen Assistenzroboter

Ein assistiver Roboterarm ist eine wertvolle Unterstützung für Menschen mit stark eingeschränkter Mobilität von Arm und Hand, aber anstrengend und …

AdaMeKoR – AdaMeKoR Teilvorhaben: Roboterarm-Assistenzsystem und robotische Gesamtkonzepte für den Patiententransfer

Das übergeordnete Ziel von AdaMeKoR ist die Entwicklung eins adaptiven und multifunktionalen, motorisierten Betts mit Roboterarmsystem zur Anwendung …

KosmoS – Kooperatives, modulares, mobiles SmartLife Lab

Ziel des Projekts ist es, Forschende bei der Gestaltung, Evaluation und späteren Vermittlung vernetzter Gegenstände zu unterstützen. Dazu wird ein …

ASCAPE – Künstliche Intelligenz zur Unterstützung von Krebs-Patienten in ganz Europa

Ziel des Projekts ist es, die Fortschritte in den Bereichen Big Data, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu nutzen, um die Lebensqualität …

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 …