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Forschungsbereiche: Image Recognition & Understanding Forschungsbereiche: Lernende Systeme Anwendungsfelder: Mobilität
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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. BERTHA – BEhavioural Replication of Human drivers for CCAM

    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 …

  3. 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 …

  4. 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 …

  5. FUMOS – Fusion multimodaler optischer Sensoren zur 3D Bewegungserfassung in dichten, dynamischen Szenen für mobile, autonome Systeme

    FUMOS – Fusion multimodaler optischer Sensoren zur 3D Bewegungserfassung in dichten, dynamischen Szenen für mobile, autonome Systeme

    Autonome Fahrzeuge werden ein unverzichtbarer Bestandteil zukünftiger Mobilitätssysteme sein. Mit autonomen Fahrzeugen lässt sich die Sicherheit des …

  6. DECODE – Continual Learning zur visuellen und multimodalen Erkennung menschlicher Bewegungen und des semantischen Umfeldes in alltäglichen Umgebungen

    DECODE – Continual Learning zur visuellen und multimodalen Erkennung menschlicher Bewegungen und des semantischen Umfeldes in alltäglichen Umgebungen

    Das Maschinelle Lernen und insbesondere Künstliche Intelligenz (KI) in Tiefen Lernverfahren („Deep Learning“) haben das Maschinelle Sehen („Computer …

  7. 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 …

  8. ExplAINN – Explainable AI and Neural Networks

    ExplAINN – Explainable AI and Neural Networks

    Trotz erstaunlicher Fortschritte auf dem Gebiet des maschinellen Lernens (ML) ist die Robustheit von Hochleistungsmodellen, insbesondere der auf Deep …

  9. VIZTA – Vision, Identification, with Z-sensing Technologies and key Applications

    VIZTA – Vision, Identification, with Z-sensing Technologies and key Applications

    VIZTA project, coordinated by ST Micrelectronics, aims at developing innovative technologies in the field of optical sensors and laser sources for …

  10. VIDETE – Generierung von Vorwissen mit Hilfe lernender Systeme zur 4D-Analyse komplexer Szenen

    VIDETE – Generierung von Vorwissen mit Hilfe lernender Systeme zur 4D-Analyse komplexer Szenen

    Motivation Die künstliche Intelligenz beeinflusst aktuell viele Bereiche, so auch das maschinelle Sehen. Für Anwendungen in den Bereichen Autonome …

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