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Projekte

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  1. MOMENTUM – Robustes Lernen mit Hybrider KI für vertrauenswürdige Interaktion von Menschen und Maschinen in komplexen Umgebungen

    MOMENTUM – Robustes Lernen mit Hybrider KI für vertrauenswürdige Interaktion von Menschen und Maschinen in komplexen Umgebungen

    MOMENTUM ist ein Forschungsprojekt, das sich dem Themengebiet TRUSTED-AI widmet und darauf abzielt, die Entwicklung und Anwendung von künstlicher Intelligenz durch die Integration von Robustheit und E

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

    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 Domänenexperten bei der Identifizierung von Verbe

  3. CIAM – Cooperative Development of a Comprehensive Integrated Autonomous Underwater Monitoring Solution

    CIAM – Cooperative Development of a Comprehensive Integrated Autonomous Underwater Monitoring Solution

    Im Projekt CIAM werden autonome Unterwasserfahrzeuge (AUVs) entwickelt, die in der Lage sind, selbstständig Inspektionsmissionen mit einer Fahrtstrecke von 500km durchzuführen. Dadurch sind keine Vers

  4. STAR – Safe and Trusted Human Centric ARtificial Intelligence in Future Manufacturing Lines

    STAR – Safe and Trusted Human Centric ARtificial Intelligence in Future Manufacturing Lines

    STAR is a joint effort of AI and digital manufacturing experts towards enabling the deployment of standard-based secure, safe and reliable human-centric AI systems in real-life manufacturing environme

  5. INSYS – INTerpretable monitoring SYStems

    INSYS – INTerpretable monitoring SYStems

    Das Projekt INSYS beschäftigt sich mit der Interpretierbarkeit von gelernten Modellen und den daraus resultierenden Möglichkeiten zur Selbstüberwachung komplexer Robotersysteme, die mit multimodalen D

  6. DeeperSense – Deep-Learning for Multimodal Sensor Fusion

    DeeperSense – Deep-Learning for Multimodal Sensor Fusion

    Das Hauptziel von DeeperSense ist die signifikante Verbesserung der Fähigkeiten zur Umgebungswahrnehmung von Service Robotern, um deren Leistung und Zuverlässigkeit zu erhöhen, neue Funktionen zu erre

  7. Search and Rescue – Emerging technologies for the Early location of Entrapped victims under Collapsed Structures & Advanced Wearables for risk asses

    Search and Rescue – Emerging technologies for the Early location of Entrapped victims under Collapsed Structures & Advanced Wearables for risk asses

    ### Hintergrund Abgesehen von Erdbeben, die in der Regel zu katastrophalen strukturellen Einstürzen mit vielen eingeschlossenen oder toten Menschen führen, z.B. Indonesien 2018, Japan 2011, Haiti 2010

  8. DIGITbrain – Digital twins bringing agility and innovation to manufacturing SMEs, by empowering a network of DIHs with an integrated digital platform that enables Manufacturing as a Service (MaaS)

    DIGITbrain – Digital twins bringing agility and innovation to manufacturing SMEs, by empowering a network of DIHs with an integrated digital platform that enables Manufacturing as a Service (MaaS)

    Das DIGITbrain-Projekt ist ein EU-Innovationsprogramm, das KMU einen einfachen Zugang zu digitalen Zwillingen ermöglicht. Ein digitaler Zwilling ist die virtuelle Darstellung eines Produkts, Systems o

  9. VerSys – Eine konsistente Verifikationsplattform  zur frühen Softwareentwicklung für RISC-V-basierte Systeme

    VerSys – Eine konsistente Verifikationsplattform zur frühen Softwareentwicklung für RISC-V-basierte Systeme

    Ziel des Projektes VerSys ist die Entwicklung einer konsistenten Entwicklungsplattform für die frühzeitige Software-Entwicklung auf Basis der RISC-V-Technologie, einer Befehlssatzarchitektur für Mikro

  10. HUSSAR – Hocheffiziente und sensorakkurate Simulation von Radarsystemen

    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