Projekte

SmartRecycling-UP – SmartRecycling Umsetzungsphase

Nachfolger SmartRecycling (Umsetzungsphase)

R4Agri – Reasoning auf landwirtschaftlichen Daten - Integration von Metriken und qualitativen Perspektiven

"Entferne schädliches Unkraut auf dem Feld, aber setze keine chemischen Mittel in der Nähe eines Gewässers ein!" Bei der Durchführung landwirtschaftlicher Arbeiten müssen solche Regeln beachtet werden

EuroDAT – European Data Trustee

AW4.0 – Autowerkstatt4.0

Im Projekt Autowerkstatt 4.0 (AW 4.0) entwickelt ein Konsortium aus Partnerunternehmen und Forschungsinstituten eine deutschlandweite Plattform für den vertrauenswürdigen Datenaustausch von branchensp

KIBA – Kl-unterstützte Bewegungsanalyse und -therapie

Ziel des Projektes „KI-unterstützte Bewegungsanalyse und -therapie (KIBA)“ ist der Aufbau einer Forschungsinfrastruktur zur KI-basierten Bewegungsanalyse und Therapieoptimierung. Das KI-Labor wird als

ML4Sim – Machine Learning for Simulation Intelligence in Composite Process Design

In diesem Projekt entwickeln wir Machine Learning Algorithmen, die den Herstellungsprozess von Faserverbundwerkstoffen simulieren. Dabei wird ein Polymer im flüssigen Zustand in einen Faserverbund ein

AKRIMA – Automatisches Adaptives Krisenmonitoring und -managementsystem

Die Corona-Pandemie sowie jüngste Extremwetterlagen zeigten, wie essenziell koordiniertes (unternehmerisches) Krisenmanagement ist. Der Grundstein für dieses sind flexible, zeitnahe und angemessene Re

ENSURE – Entwicklung smarter Notfall-Algorithmen durch erklärbare KI-Verfahren

ENSURE zielt auf die Möglichkeiten der Sicherstellung einer hohen Prozess- und Ergebnisqualität der Notfallversorgung durch den Einsatz eines Expertensystems ab, um Notfallmediziner bei Diagnosestellu

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 ein Projekt an der Schnittstelle von Big Data, Hig

VidGenSense – Methods for Generating Synthetic Wearable And Ubiquitous Sensor Training Data

As wearable sensors have become more and more ubiquitous one would expect human activity recognition (HAR) systems to increasingly move out of the lab into long term, real life scenarios. While the av