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Projekte

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  1. FAIRe_RIC – Sparsame künstliche Intelligenz in ressourcenlimitierten Umgebungen

    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 …

  2. dAIEDGE – A network of excellence for distributed, trustworthy, efficient and scalable AI at the Edge

    dAIEDGE – A network of excellence for distributed, trustworthy, efficient and scalable AI at the Edge

    The dAIEDGE Network of Excellence (NoE) seeks to strengthen and support the development of the dynamic European cutting-edge AI ecosystem under the …

  3. 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. …

  4. AW4.0 – Autowerkstatt4.0

    AW4.0 – Autowerkstatt4.0

    Im Projekt Autowerkstatt 4.0 (AW 4.0) entwickelt ein Konsortium aus Partnerunternehmen und Forschungsinstituten eine deutschlandweite Plattform für …

  5. INSYS – INTerpretable monitoring SYStems

    INSYS – INTerpretable monitoring SYStems

    Das Projekt INSYS beschäftigt sich mit der Interpretierbarkeit von gelernten Modellen und den daraus resultierenden Möglichkeiten zur …

  6. STAR – Safe and Trusted Human Centric ARtificial Intelligence in Future Manufacturing Lines

    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 …

  7. CAMELOT – Kontinuierliches adaptives maschinelles Lernen für Kontrollübergabe-Situationen

    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 …

  8. Fast&Slow – Kombination Symbolischer und Subsymbolischer Methoden

    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 …