Forschungsthemen

Image Recognition & Understanding

Mit Verfahren der Bild- und Mustererkennung lassen sich Systeme entwickeln, die nicht nur Einzelbilder analysieren und verstehen, sondern auch komplexe Muster und Verhaltensweisen in multimedialen Daten wie Videos erkennen. Durch Einsatz von Technologien des Deep Learning lassen sich hieraus beispielsweise Trainingsdaten für lernende Systeme generieren oder wertvolle Informationen aus optischen Sensoren für vielfältige Anwendungen gewinnen.

News

Wenn Künstliche Intelligenz bei Diagnosen mitdenkt oder wie aus Pferden Zebras werden. Was ist eine „intelligente“ Wursttheke und wie denkt eigentlich…

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Nach zwei Jahren als digitale Veranstaltung findet der Infotag der Universität des Saarlandes am Samstag, 21. Mai 2022 wieder im Präsenzmodus statt.…

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In Marktgärten wachsen 30 bis 50 Sorten Gemüse auf einem halben Hektar. Auf normalen Feldern kommt auf mehrere Hektar eine Frucht. Die Anbauform zählt…

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Projekte

Human Centered Technologies for a Safer and Greener European Construction Industry

Die europäische Bauindustrie steht vor drei großen Herausforderungen: Verbesserung der Produktivität, Erhöhung der Sicherheit und des Wohlbefindens der Arbeitskräfte und Umstellung auf eine grüne,…

PlantMap

Ziel des PlantMap-Projekts ist eine zeitlich und räumlich hochaufgelöste dreidimensionale Pflanzenkarte einzelner Pflanzen - die PlantMap. Die weltweit eingesetzte und von uns entwickelte Navigations-…

Greifbare Realität - geschickte Interaktion von Benutzerhänden und -fingern mit realen Werkzeuge in mixed-Reality Welten

Ziel des Projekts GreifbAR ist es, Mixed-Reality Welten (MR), einschließlich virtueller (VR) und erweiterter Realität („Augmented Reality“ – AR), greifbar und fassbar zu machen, indem die Nutzer mit…

Cluster für Atherothrombose und individualisierte Medizin

Kardiovaskuläre Erkrankungen, wie insbesondere Herzinfarkt und Schlaganfall, sind die häufigste Todesursache weltweit. Nahezu allen Herz-Kreislauf-Erkrankungen liegt eine Atherothrombose zugrunde.…

AI enhanced Litter Harvester

Das Projekt AILHA – AI enhanced Litter Harvester verfolgt das Ziel, Müll aus den Gewässern der Welt zurückzugewinnen und die Rohstoffe der Kreislaufwirtschaft wieder zuzuführen, z. B. durch…

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence