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Projekte

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  1. NoIDLEChatGPT – No-IDLE meets ChatGPT

    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 verbessern, indem die Mensch-Computer-Interaktion (HCI) m

  2. EINHORN – Entwicklung von menschenzentrierten Systemen zur dialogorientierten Interaktion mit erklärbaren KI-Methoden für Prozessintelligenz

    EINHORN – Entwicklung von menschenzentrierten Systemen zur dialogorientierten Interaktion mit erklärbaren KI-Methoden für Prozessintelligenz

    Die rasante Entwicklung im Bereich KI, sowohl bei Maschinellem Lernen und sogenannten Large Language Models (LLM), die für die Sprachinteraktion von Bedeutung sind, ermöglichen immer mehr Einsatzgebie

  3. TwinMaP – Digitaler Zwilling eines heterogenen Maschinenparks zur Komplettbearbeitung von Bauteilen

    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 Vormontage. Während andere Partner digitale Zwillinge von M

  4. No-IDLE – Interactive Deep Learning Enterprise

    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 in der Bilderkennung oder bei der Entscheidungsfin

  5. MOMENTUM – Robustes Lernen mit Hybrider KI für vertrauenswürdige Interaktion von Menschen und Maschinen in komplexen Umgebungen

    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 Intelligenz durch die Integration von Robustheit und E

  6. ML-Synthom – Fertigungsnahes Maschinelles Lernen für die Automobilzuliefererindustrie durch synthetische Generierung von Oberflächen und Materialien

    ML-Synthom – Fertigungsnahes Maschinelles Lernen für die Automobilzuliefererindustrie durch synthetische Generierung von Oberflächen und Materialien

    Industrielle Qualität durch neue Forschung sichern Das Projekt ML-SYNTHOM entwickelt ein KI-basiertes Prüfverfahren zur Qualitätssicherung für neuartige Bauteile in der industriellen Fertigung. Die im

  7. Adra-e – AI, Data and Robotics ecosystem

    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. Coordination and Support Action (CSA), die von der Europä

  8. AIQUAMA – Kl-basiertes Qualitätsmanagement für Intelligente Fabriken

    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, solche Fehler unmittelbar bei ihrem Auftreten zu erkenn

  9. MDZ – Mittelstand-Digital Zentrum Kaiserslautern

    MDZ – Mittelstand-Digital Zentrum Kaiserslautern

    Das Mittelstand-Digital Zentrum Kaiserslautern bietet kleinen und mittleren Unternehmen aus Rheinland-Pfalz und darüber hinaus kostenfreie Unterstützung in Form von Informationen und Anregungen bis hi

  10. PAIRS – Privacy-Aware, intelligent and Resilient Crisis Management

    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 eine robuste, effektive und zeitnahe Bewältigung e