Projekte

Cross-Act – Domänenübergreifende, Sensoren-invariante Dense-Vector-Darstellung für bewegungsbezogene menschliche Aktivitäten

Domänenübergreifende, Sensoren-invariante Dense-Vector-Darstellung für bewegungsbezogene menschliche Aktivitäten - Dr.-Ing. Dipl.-Inf. Vitor Fortes ...

Crafting Futures – Crafting Futures - Eingebettete AR-Visualisierungen zur Transformation urbaner Lebensräume

Die gegenwärtige Gestaltung und Nutzung von Städten ist nicht auf die Folgen des Klimawandels angepasst. Wissenschaftlich ist bekannt, welche ...

TMKIB_DTS – Trendmonitor KI in der Bildung für die Deutsche Telekom Stiftung

Vor dem Hintergrund des bei allen Schulakteuren bestehenden hohen Informations- und Beratungsbedarfs zum Thema „KI-Einsatz in Schulen“ erstellt das ...

NoIDLEChatGPT – No-IDLE meets ChatGPT

Das Projekt "No-IDLE meets ChatGPT" zielt darauf ab, die Mensch-Maschine-Interaktion bei der Aktualisierung von Deep-Learning-Modellen (DL) zu ...

news-polygraph – Privatsphäre, Transparenz, Verzerrung und Fairness für vertrauenswürdige multimodale Desinformationserkennung

Im Projekt news-polygraph entwickeln wir digitale Methoden für die Medienbranche, mit deren Hilfe multimediale Inhalte durch hybride KI einfacher und ...

No-IDLE – Interactive Deep Learning Enterprise

In den letzten Jahren haben Maschinen den Menschen bei der Bewältigung spezifischer und begrenzter Aufgaben übertroffen, z.B. bei speziellen Aufgaben ...

CALAHARI – CALamity Adaptes HARvesting Innovation

Hinter CALAHARI steht eine Vision für ein robotergestütztes, teilautonomes Holzernteverfahren. Die Synthese aus der Anforderungsanalyse für die ...

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 ...

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 ...

RACKET – Lernen seltener Klassen und Erkennung unbekannter Ereignisse in der flexiblen Produktion

Im Projekt RACKET wird das Problem der Erkennung seltener und unbekannter Fehler durch die Kombination von modellbasierten Methoden und Methoden des ...