Projekte

Das Projekt ist ein Folgeprojekt zu KI.ASSIST (DFKI arbeitet hier bereits erfolgreich mit 3 Praxispartnern zusammen). Anknüpfend an Ergebnisse aus KI.ASSIST wird ein Kompetenzzentrum zu KI und berufli

Ziel des Projektes VisEP (Visualisierung von Entscheidungen in Prozessen) ist es, aktuelle Forschungsergebnisse aus Decision Mining und Prozessmanagement für wissensintensive Prozesse nutzbar zu mache

In den Anwendungsbereichen Produktionsplanung und Engineering ist die fehlende Interoperabilität zwischen Tools, Methoden und Formaten noch ein häufiges Problem. Das Ziel des Projekts „Artificial Inte

Im Projekt XAINES soll nicht nur die Erklärbarkeit sichergestellt werden, sondern darüber hinaus Erklärungen (Narrative) bereitgestellt werden. Die zentrale Frage dabei ist, ob die KI in einem Satz er

Das HumanE KI-Netz vereint europäische Spitzenforschungszentren, Universitäten und wichtige Industrie-Champions in einem Netzwerk von Exzellenzzentren, das über eine enge Definition der KI hinausgeht

In heutigen Prozessabläufen werden zunehmend neue Technologien eingesetzt, die eine immer größer werdende Menge an Prozess- und Produktdaten generieren. Diese Informationen werden bereits in diverse S

Im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) sind Black-Box-Modelle gegenüber konventionellen Verfahren zwar überlegen, liefern allerdings keine Erklärung über das Zustandekommen ihrer Entscheidungen u

Das Konzept der Smart Data Innovation Challenges (SDI-C) erweitert das Smart Data Innovation Lab (SDIL) um eine wichtige Komponente. Geforderte schnellere, innovative Forschung kann damit niederschwel

Die dynamische Natur produktionsprozessbezogener Parameter erfordert den Einbezug von Unsicherheiten in die Fertigungsplanung. Bei der Produktionsplanung für Einzelfertiger besteht eine besondere Hera

In der heutigen Welt werden die Daten vom lokalen Netzwerk oder von Edge-Geräten an einen Cloud-Anbieter gestreamt, der von einem Kunden gemietet wird, um die Datenausführung durchzuführen. Der Softwa