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FAIRe_RIC – Sparsame künstliche Intelligenz in ressourcenlimitierten Umgebungen

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
openSCENE – Prozedurale Realitätserfassung für die Generierung kritischer Szenarien im Rahmen der Bewertung und Zertifizierung von autonomen Fahrzeugen

Das Ziel des openSCENE-Projekts liegt im Bereich der Generierung kritischer Szenarien für die spätere Bewertung und Zertifizierung von autonomen Fahrzeugen. Ein bekanntes Problem für das autonome Fahr
HUSSAR – Hocheffiziente und sensorakkurate Simulation von Radarsystemen

Im Rahmen von HUSSAR sollen existierende Methoden aus der strahlenbasierenden Monte Carlo Simulation von sichtbaren Wellenlängen für Radar angepasst und in einem Prototyp implementiert werden. Der Fo
HP-DLF – High Performance Deep Learning Framework

Ziel von HP-DLF ist es, Wissenschaftlern und Entwicklern aus dem Bereich "Deep Learning" einen einfachen Zugang zu existierenden und zukünftigen Hochleistungsrechensystemen zu ermöglichen. Dazu soll e