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Im Forschungsvorhaben QuMAL-KI – Quantenbeschleunigtes Multi-Agenten Lernen für langzeitautonome Roboter – sollen zur Beschleunigung von Verfahren des Deep Reinforcement Learning für mehrere Agenten e

Roboter und Menschen sollen gemeinsam in Rückbau- oder Dekontaminationsvorgängen industrieller Anlagen eingesetzt werden Partner Fraunhofer IOSB, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), FZI Forschu

Das Hauptziel des Auftrages ist die Arbeit eines sogenannten Methodenberaters für die methodische Leitung eines Projekts zur Entwicklung von Teilmodellen der Asset Administration Shell. Bei einem Eins

Sowohl in der Krankenversorgung in Kliniken als auch bei der Aufzeichnung von Gesundheitsdaten mit Smart-Geräten im privaten Bereich fällt eine große Menge medizinischer Daten an. Diese Daten können m

Das Projektziel ist das Carving bzw. die Wiederherstellung von Medien auf fragmentierten Datenträgern mit Hilfe modernster KI-Verfahren. Der „Carving“ genannte Prozess vollzieht sich in zwei Schritten

Hinter CALAHARI steht eine Vision für ein robotergestütztes, teilautonomes Holzernteverfahren. Die Synthese aus der Anforderungsanalyse für die erfolgreiche Umsetzung in der Forst-wirtschaft und der A

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

Quantenmaschinelle Lernverfahren, insbesondere das quantenbasierte bestärkende Lernen (QDRL, Quantum Deep Reinforcement Learning), haben in der Wissenschaft in den vergangenen Jahren enorm an Aufmerks

Das Projekt 6G-Terafactory erforscht innovative 6G-Campusnetz-Technologien im praktischen Feldeinsatz. Aufbauend auf einem Open-RAN-Ansatz und unter Verwendung modernster Softwarepraktiken wird eine B

Künftige Dienste und Anwendungen, insbesondere im Bereich Multimedia werden für Industrie, Medien und Privatanwender eine nie dagewesene Menge an Daten erzeugen, die in einer Geschwindigkeit und Zuver