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Projekte

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  1. COPPER – Kontinuierliche Optische Wahrnehmung für Dynamische Umgebungen in und um Fahrzeuge

    COPPER – Kontinuierliche Optische Wahrnehmung für Dynamische Umgebungen in und um Fahrzeuge

    Das Projekt COPPER zielt darauf ab, neue Konzepte im Rahmen alternativer, fortschrittlicher Trainingsstrategien für tiefe neuronale Netze zu entwickeln, die im Bereich des assistierten und autonomen F

  2. BERTHA – BEhavioural Replication of Human drivers for CCAM

    BERTHA – BEhavioural Replication of Human drivers for CCAM

    Das Horizon Europe Projekt BERTHA wurde am 22. und 24. November in Valencia, Spanien, gestartet. Das Projekt wurde von der Europäischen Kommission mit 7.981.799,50 € gefördert, um ein Fahrerverhaltens

  3. FAIRe_RIC – Sparsame künstliche Intelligenz in ressourcenlimitierten Umgebungen

    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

  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. SAMLER-KI – Sem-Autonomer Microrover für Lunare Exploration mit Künstlicher Intelligenz

    SAMLER-KI – Sem-Autonomer Microrover für Lunare Exploration mit Künstlicher Intelligenz

    Das hier vorgestellte Vorhaben verfolgt das Ziel, durch dedizierte Weiterentwicklung und TRL-Steigerung kritischer Komponenten die zukünftig gegebenen Möglichkeiten für Microrovermissionen auf dem Mon

  6. 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

  7. FUMOS – Fusion multimodaler optischer Sensoren zur 3D Bewegungserfassung in dichten, dynamischen Szenen für mobile, autonome Systeme

    FUMOS – Fusion multimodaler optischer Sensoren zur 3D Bewegungserfassung in dichten, dynamischen Szenen für mobile, autonome Systeme

    Autonome Fahrzeuge werden ein unverzichtbarer Bestandteil zukünftiger Mobilitätssysteme sein. Mit autonomen Fahrzeugen lässt sich die Sicherheit des Fahrens bei gleichzeitiger Steigerung der Verkehrsd

  8. DECODE – Continual Learning zur visuellen und multimodalen Erkennung menschlicher Bewegungen und des semantischen Umfeldes in alltäglichen Umgebungen

    DECODE – Continual Learning zur visuellen und multimodalen Erkennung menschlicher Bewegungen und des semantischen Umfeldes in alltäglichen Umgebungen

    Das Maschinelle Lernen und insbesondere Künstliche Intelligenz (KI) in Tiefen Lernverfahren („Deep Learning“) haben das Maschinelle Sehen („Computer Vision“) in fast allen Bereichen revolutioniert. Da

  9. 5G-KL – 5G Kaiserslautern - Sichere Kommunikation und Lokalisierung für fahrerlose Transportsysteme in einer flexiblen Produktionsumgebung

    5G-KL – 5G Kaiserslautern - Sichere Kommunikation und Lokalisierung für fahrerlose Transportsysteme in einer flexiblen Produktionsumgebung

    Das Projekt begründet sich auf einem 5G OpenRAN Indoor-Netz, das im Rahmen des Projektes der Deutsches Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI) am Standort Kaiserslautern installiert

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

    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