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Projekte

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  1. LaLaMo – Large Language Models and Humans in the loop

    LaLaMo – Large Language Models and Humans in the loop

    Das Design Research eXplorations (DRX)-Team am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) GmbH und SAP untersuchen, wie eine menschzentrierte Methodik die Gestaltung von KI-betriebe

  2. XAI4SFAS – Intelligentes Assistenzsystem für die teilautonome Schiffsführung

    XAI4SFAS – Intelligentes Assistenzsystem für die teilautonome Schiffsführung

    Partner marinom GmbH Jade Hochschule Wilhelmshaven/Oldenburg/Elsfleth

  3. HumAIne – Hybrid Human-AI Decision Support for Enhanced Human Empowerment in Dynamic Situations

    HumAIne – Hybrid Human-AI Decision Support for Enhanced Human Empowerment in Dynamic Situations

    In HumAIne wollen wir Pionierarbeit bei der Entwicklung und Integration innovativer KI-Paradigmen leisten. Unser Ziel ist es, die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI nicht nur fortschrittlich, sonde

  4. 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

  5. Revise-UP – Verbesserung der Prozesseffizienz des werkstofflichen Recyclings von Post-Consumer Kunststoff-Verpackungsabfällen durch intelligentes Stoffstrommanagement

    Revise-UP – Verbesserung der Prozesseffizienz des werkstofflichen Recyclings von Post-Consumer Kunststoff-Verpackungsabfällen durch intelligentes Stoffstrommanagement

    Post-Consumer Verpackungsabfälle stellen mit 3,2 Millionen Tonnen pro Jahr den bedeutsamsten Kunststoffabfallstrom in Deutschland dar. Trotz bisheriger Fortschritte weist das werkstoffliche Kunststoff

  6. KIMBA – KI-basierte Prozesssteuerung und automatisiertes Qualitätsmanagement im Recycling von Bau- und Abbruchabfällen durch sensorbasiertes Inline-Monitoring von Korngrößenverteilungen

    KIMBA – KI-basierte Prozesssteuerung und automatisiertes Qualitätsmanagement im Recycling von Bau- und Abbruchabfällen durch sensorbasiertes Inline-Monitoring von Korngrößenverteilungen

    Die Baubranche gehört mit 587,4 Mio. t/a eingesetzten Gesteinskoernungen zu den ressourcenintensivsten Branchen Deutschlands. Durch Substitution von primären Gesteinskörnungen durch rezyklierte (RC) G

  7. TRIPLE-GNC – Teilvorhaben DFKI: akustische und visuelle Perzeption eines miniaturisierten autonomen Unterwasserfahrzeuges zur Erforschung subglazialer Seen

    TRIPLE-GNC – Teilvorhaben DFKI: akustische und visuelle Perzeption eines miniaturisierten autonomen Unterwasserfahrzeuges zur Erforschung subglazialer Seen

    Ziel des TRIPLE-Projektlinie ist es, ein Explorationssystem zur kontaminationsfreien Durchführung wissenschaftlicher Beobachtungen in Gewässern unter Eis zu entwerfen und zu bauen und die damit verbun

  8. HAI-x – Hybrid AI explainer

    HAI-x – Hybrid AI explainer

    Immer mehr Anwendungen in Industrie, Wirtschaft und Wissenschaft nutzen unterschiedliche KI-Techniken und KI-Workflows simultan, um komplexe Probleme zu lösen und komplexe Prozesse und Entscheidungen

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

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

    „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

  10. AAPLE – Expanding the Action-Affordance Envelope for Planetary Exploration using Dynamics Legged Robots

    AAPLE – Expanding the Action-Affordance Envelope for Planetary Exploration using Dynamics Legged Robots

    Die Raumfahrt mit menschlichen Astronauten ist mit enormen Kosten und Gefahren verbunden, ohne dass sich die Investition unmittelbar auszahlt. Daher wird die Erforschung der Planeten in erster Linie m