Projekte

FAIRe_RIC – Sparsame künstliche Intelligenz in ressourcenlimitierten Umgebungen

FAIRe hat die Entwicklung ressourcenlimitierter KI für eingebettete Systeme, cyber-physische Systeme und Edge-Geräte zum Ziel. Dabei soll der …

BERTHA – BEhavioural Replication of Human drivers for CCAM

Das Horizon Europe Projekt BERTHA wurde am 22. und 24. November in Valencia, Spanien, gestartet. Das Projekt wurde von der Europäischen Kommission mit …

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 …

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. …

Open6GHub – 6G für Mensch, Umwelt und Gesellschaft

Das Projekt „Open6GHub“ entwickelt eine 6G Vision für souveräne Bürgerinnen und Bürger in einer hochvernetzten Welt ab 2030. Ziel des “Open6GHub” ist …

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 …

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 …

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 …