Projekte

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 ...

TwinMaP – Digitaler Zwilling eines heterogenen Maschinenparks zur Komplettbearbeitung von Bauteilen

Das Projekt TwinMaP konzentriert sich auf die Entwicklung innovativer Konzepte für digitale Zwillinge von Fabrikarbeitern in der Montage 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 ...

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 ...

AIQUAMA – Kl-basiertes Qualitätsmanagement für Intelligente Fabriken

Anomalien und Fehler im Produktionsprozess verursachen hohe Kosten und wirken sich negativ auf Nachhaltigkeit und Produktivität aus. Gelingt es, ...

Adra-e – AI, Data and Robotics ecosystem

Adra-e – Unterstützung der AI, Data and Robotics Community bei der Entwicklung eines nachhaltigen europäischen Ökosystems Adra-e ist eine sog. ...

PAIRS – Privacy-Aware, intelligent and Resilient Crisis Management

In einer immer stärker vernetzten und dynamischen Welt sind Krisen unvermeidlich, schwer vorherzusagen und stellen immense Herausforderungen dar, die ...

ZuKIPro – Zukunftszentrum für menschzentrierte Künstliche Intelligenz (KI) in der Produktionsarbeit

Der rasante digitale Wandel fordert den Mittelstand und seine Beschäftigten. Damit kleine und mittlere Unternehmen (KMU) auch künftig an-schlussfähig ...

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 ...