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Projekte

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  1. CRAI – Center of research and development of trustworthy AI applications for mid-sized companies

    CRAI – Center of research and development of trustworthy AI applications for mid-sized companies

    Das KI-Reallabor CRAI (Center of research and development of trustworthy AI applications for mid-sized companies) ist eine Forschungsinitiative, die darauf abzielt, Künstliche Intelligenz für kleine u

  2. NoIDLEChatGPT – No-IDLE meets ChatGPT

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    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

  3. LIEREx – Sprach-Bild Embeddings für Robotische Erkundung

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    "Roboter, bring mir eine Tasse!" Diese augenscheinlich einfache Anweisung stellt Roboter oft vor signifikante Probleme. Durch Nutzung semantischer Karten kann der Roboter zwar die Positionen der Objek

  4. FAIRe_RIC – Sparsame künstliche Intelligenz in ressourcenlimitierten Umgebungen

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    FAIRe hat die Entwicklung ressourcenlimitierter KI für eingebettete Systeme, cyber-physische Systeme und Edge-Geräte zum Ziel. Dabei soll der Entwicklungsansatz umfassend von der Anwendungsschicht bis

  5. BERTHA – BEhavioural Replication of Human drivers for CCAM

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    Das Horizon Europe Projekt BERTHA wurde am 22. und 24. November in Valencia, Spanien, gestartet. Das Projekt wurde von der Europäischen Kommission mit 7.981.799,50 € gefördert, um ein Fahrerverhaltens

  6. dAIEDGE – A network of excellence for distributed, trustworthy, efficient and scalable AI at the Edge

    dAIEDGE – A network of excellence for distributed, trustworthy, efficient and scalable AI at the Edge

    The dAIEDGE Network of Excellence (NoE) seeks to strengthen and support the development of the dynamic European cutting-edge AI ecosystem under the umbrella of the European AI Lighthourse and to sista

  7. 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

  8. ExPrIS – Erwartungen auf Wissensebene als A-Priori-Wahrscheinlichkeiten für die Objektinterpretation aus Sensordaten

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    „Was werde ich sehen, wenn ich um diese Ecke fahre?“ Je nachdem, was sich hinter dieser Ecke befindet, ist diese Frage für uns einfach zu beantworten. In einer Küche sehen wir wahrscheinlich einen Küh

  9. extremeXP – EXPeriment driven and user eXPerience oriented analytics for eXtremely Precise outcomes and decisions

    extremeXP – EXPeriment driven and user eXPerience oriented analytics for eXtremely Precise outcomes and decisions

    A new framework for experimentation-driven analytics Extreme data characteristics represent a challenge for advanced data-driven analytics and decision-making in critical domains such as crisis manage

  10. CleanSeas – CleansSeas

    CleanSeas – CleansSeas

    Neue robotische Handhabungstechniken und KI-Algorithmen zur präzisen Handhabung von Objekten im Meer am Beispiel von Munitionsaltlasten Zirka 1.6 Millionen Tonnen Munition, vorwiegend aus dem ersten u