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Projekte

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

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    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

  2. MAS4AI – Multi-Agent Systems for Pervasive Artificial Intelligence for assisting Humans in Modular Production Environments

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    Entwicklung einer Multi-Agenten-basierten Technologie für die Integration von AI-Algorithmen in der autonomen, modularen Produktion mit Werker-Assistenz. Partner DMD Med Tech InTechCentras LMS tecnali

  3. CAMELOT – Kontinuierliches adaptives maschinelles Lernen für Kontrollübergabe-Situationen

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    Eine wesentliche Herausforderung bei autonomen Systemen wie Fahrzeugen oder Robotern bleibt der Umgang mit Situationen, die das System alleine nicht bewältigen kann. Bislang wurde diese sogenannte Kon

  4. K4R – Knowledge4Retail

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    Das übergeordnete Ziel von Knowledge4Retail ist die Schaffung einer Open-Source Plattform (K4R-Plattform) für komplexe KI- und Robotik-Anwendungen im Einzelhandel. Kern der Plattform sind sogenannte s

  5. KoPoSaB – Kollaborations-Plattform zur KI-optimierten Steuerung autonomer Bot-Systeme

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    Das Projekt KoPoSaB befasst sich mit der Entwicklung einer auf künstlicher Intelligenz basierenden Kollaborationsplattform zum Steuern und Optimieren von autonomen Bot-Systemen. Es wird ein neuartiges

  6. TRACTAT – Transfer of Control (ToC) zwischen Autonomen Systemen und Menschen

    TRACTAT – Transfer of Control (ToC) zwischen Autonomen Systemen und Menschen

    Das Projekt TRACTAT nimmt sich einer der Kernherausforderungen bei autonomen Systemen an: dem Kontrollübergang zwischen Menschen und autonomen Systemen. Fortschrittliche autonome Systeme wie Roboter,

  7. RES-COM – Ressourcenschonung durch kontextaktivierte M2M-Kommunikation

    RES-COM – Ressourcenschonung durch kontextaktivierte M2M-Kommunikation

    Die effiziente Schonung natürlicher Ressourcen wie Energie, Luft, Wasser und wertvoller Rohstoffe wird zukünftig vor allem softwaregesteuert und kontextaktiviert durch Maschine-zu-Maschine (M2M) Kommu