Projekte

RIG – Robotics Institute Germany

Robotics Institute Germany, nationales Verbundprojekt der Robotik-Forschung in Deutschland, unter Koordination der TU München Das Robotics Institute …

FAIRe – Frugal Artificial Intelligence in Resource-limited environments

Künstliche Intelligenz (KI) findet zunehmend vielfältige Anwendungen in der physischen Welt, insbesondere auf eingebetteten, cyber-physischen Geräten …

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 …

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 …

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. …

Adra-e – AI, Data and Robotics ecosystem

Adra-e – Unterstützung der AI, Data and Robotics Community bei der Entwicklung eines nachhaltigen europäischen Ökosystems Adra-e ist eine sog. …

ENGAGE – NExt GeNeration ComputinG Environments for Artificial intelliGEnce

ENGAGE ist ein Projekt im Rahmen der strategischen Forschungs- und Innovationsagenda von DFKI und Inria im Bereich Künstliche Intelligenz. ENGAGE ist …

M-RoCK – Modellierung der Mensch-Maschine-Interaktion zur kontinuierlichen Verbesserung des Roboterverhaltens

M-Rock ist Teil der X-Rock Entwicklungen, die es Anwendern ermöglichen sollen, persönliche Assistenten ohne jegliches Expertenwissen zu entwerfen, und …

ErgoBest – Erhebung ergonomischer Best Practices in industriellen Arbeitsprozessen mittels Internet-of-Things und Mixed Reality

MOTIVATION Ergonomische Fehlhaltungen tragen zu einem erhöhten Krankenstand und einem gesundheitsbedingten frühen Ausscheiden aus der Arbeitswelt bei. …

Fast&Slow – Kombination Symbolischer und Subsymbolischer Methoden

Deep-Learning-Verfahren werden in vielen Anwendungsgebieten eingesetzt und arbeiten nach einer Trainingsphase sehr effizient. Allerdings kann über …