Forschungsthemen

Lernende Systeme

Lernende Systeme handeln selbstständig und geben Empfehlungen auf Basis von erlerntem Wissen aus großen Datenmengen. Wenn beim maschinellen Lernen tiefe neuronale Netze eingesetzt werden, spricht man von Deep Learning. Grundlage für die rechenintensiven Methoden ist die Kombination von speziellen Algorithmen, eine leistungsfähige Infrastruktur und Trainingsdaten.

News

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Projekte

Zukunftslabor Agrar

Digitalisierung der Landwirtschaft (DdL) erfordert wie Digitalisierung in jedem Anwendungsfeld technische Durchlässigkeit der betroffenen Wertschöpfungsnetze für die anfallenden Daten; die Akteure in...

Plattform für Analytische Supply Chain Management Services

Das Ziel des PLASS Gesamtvorhabens ist die Entwicklung einer prototypischen B2B-Plattform zur KI-basierten Entscheidungsunterstützung für das Supply Chain Management. Im Mittelpunkt steht die...

Exploratory Data Science over Raw Data

Die Idee des ExDRa Projekts ist, geeignete Systemunterstützung für den explorativen Data Science Prozess über heterogene und verteilte Rohdatenquellen zu untersuchen und im Rahmen eines Prototypen für...

Fühler im Netz 2.0

„Fühler im Netz 2.0“ baut auf den Ergebnissen des Projektes „Fühler im Netz“ (FiN) (Projektzeitraum 2014 bis 2017) auf und legt den Fokus darauf, die Möglichkeiten zur Anlagen- und...

BaSyPaaS

Mit Hilfe der BaSys-Middleware „BaSyx“ werden Produktionsanlagen und deren Fähigkeiten mittels Verwaltungsschalen beschrieben. Diese können in Kombination mit einem ERP-System für eine automatisierte...

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence