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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.

Projekte

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  1. COMET - Consumer Empowerment und Teilhabe an der Domäne Smart Living

    Die Bedeutung der Smart-Living-Domäne für die deutsche Wirtschaft wächst kontinuierlich und präsentiert sich als vielversprechender Markt. Auf …

  2. HumAIne - Hybrid Human-AI Decision Support for Enhanced Human Empowerment in Dynamic Situations

    In HumAIne wollen wir Pionierarbeit bei der Entwicklung und Integration innovativer KI-Paradigmen leisten. Unser Ziel ist es, die Zusammenarbeit …

  3. KIMBA - KI-basierte Prozesssteuerung und automatisiertes Qualitätsmanagement im Recycling von Bau- und Abbruchabfällen durch sensorbasiertes Inline-Monitoring von Korngrößenverteilungen

    Die Baubranche gehört mit 587,4 Mio. t/a eingesetzten Gesteinskoernungen zu den ressourcenintensivsten Branchen Deutschlands. Durch Substitution von …

  4. FedWell - Life-Long Federated User and Mental Modeling for Health and Well-being

    Adaptive und personalisierte KI-Systeme im Healthcare-Bereich sind auf Informationen über Nutzer und Nutzungssituationen angewiesen, um die …

  5. Revise-UP - Verbesserung der Prozesseffizienz des werkstofflichen Recyclings von Post-Consumer Kunststoff-Verpackungsabfällen durch intelligentes Stoffstrommanagement

    Post-Consumer Verpackungsabfälle stellen mit 3,2 Millionen Tonnen pro Jahr den bedeutsamsten Kunststoffabfallstrom in Deutschland dar. Trotz …