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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 …
CALAHARI – CALamity Adaptes HARvesting Innovation

Hinter CALAHARI steht eine Vision für ein robotergestütztes, teilautonomes Holzernteverfahren. Die Synthese aus der Anforderungsanalyse für die …
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 …
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 …
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. …
COOPERANTS – COllabOrative Processes and sERvices for AeroNauTics and Space

Das Leuchtturmprojekt „Collaborative Processes and Services for Aeronautics and Space“ (COOPERANTS) ist ein durch das Bundesministerium für Wirtschaft …
KAI – KI-gestützter Assistent zur Interieurentwicklung

Im Rahmen des Forschungsprojektes „KI-gestützter Assistent zur Interieurentwicklung“ (KAI) soll ein Entwicklungswerkzeug entstehen, welches …
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 …
PRIME – Predictive Rendering in Manifacture and Engineering

Das Projekt PRIME steht für Predictive Rendering in Manufacture and Engineering und zielt darauf ab, ein innovatives Training Network aufzubauen, in …
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 …