Anwendungsfelder

Umwelt & Energie

Ob die Energiewende gelingt, hängt maßgeblich von der Digitalisierung der immer komplexeren Energienetze ab. KI-Technologien haben enormes Potential für die Vorhersage von Energiebedarf, die Analyse der relevanten Massendaten und das optimale Zusammenspiel zwischen Erzeugung, Netz, Speicher und Verbrauch. Dazu werden Konzepte und Lösungen erarbeitet, um Vorgehensmodelle für kritische Infrastrukturen des Energiesektors zu entwickeln und diese in einer sicheren integrierten Daten- und Dienste-Plattform umzusetzen. Darauf aufsetzende Prognoseverfahren unterstützen eine sichere Energieversorgung und die Sicherheit der Energiesysteme.

News

Wie ist es um die Meere der Welt bestellt? Um das herauszufinden, treiben zahlreiche autonome Tauchbojen durch die Ozeane und sammeln Daten. In…

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Das Machine Learning (ML) Rechenzentrum des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) wurde um einen weiteren…

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Zahlreiche Sensorsysteme in der Nordsee erfassen Wind, Luftfeuchtigkeit, Sonnenstunden und viele weitere Umweltparameter. Bei Ereignissen wie einer…

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Projekte

Künstliche Intelligenz (KI) und Erdbeobachtung für einen digitalen Zwilling der Erde

Ein digitaler Zwilling der Erde erlaubt es sowohl Wissenschaftlern wie auch Politikern, besser über den aktuellen und zukünftigen Zustand der Erde informiert zu sein. Wir analysieren das Potential von…

Artificial Intelligence for Earth Observation Solution Factory

Innerhalb der AI4EO Solution Factory nutzen wir unsere KI Expertise zusammen mit Erdbeobachtungsdaten, um neue Lösungen und Geschäftsmodelle zu entwickeln. Die Anwendungsgebiete sind vielfältig und…

PlantMap

Ziel des PlantMap-Projekts ist eine zeitlich und räumlich hochaufgelöste dreidimensionale Pflanzenkarte einzelner Pflanzen - die PlantMap. Die weltweit eingesetzte und von uns entwickelte Navigations-…

Künstliche Intelligenz für Energietechnologien und Anwendungen in der Produktion

Das Projekt KI4ETA strebt durch gezielten Einsatz von KI, energetische Effizienzmaßnahmen und Betriebsoptimierungen in der Produktion an. Um dieses Ziel zu erreichen werden in sieben Teilprojekten,…

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…

Change Event Based Sensor Sampling

Das Projekt zielt darauf ab, den naturwissenschaftlichen Forschungsprozess durch eine Teilautomatisierung der Versuchsdurchführung mittels KI-gestütztem Change Event based Sensor Sampling (ChESS) zu…

Nutzung innovativer Datenanalytik und künstlicher Intelligenz für das Eutergesundheitsmanagement unter Einbindung neuester Forschungsansätze der Tankmilchanalytik sowie bildbasierter Tieridentifizierung

Im Projekt IQexpert soll ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Expertensystem für das strategische Eutergesundheitsmanagement (XTE) von Milchkühen entwickelt werden. Das System assistiert dem…

Versuchsumgebung zur industrietauglichen Entwicklung semantischer Umgebungswahrnehmung

Die Zusammenführung von räumlich und zeitlich hochauflösender Daten und deren Interpretation sind wesentliche Innovationstreiber für die Realisierung nachhaltigerer Prozesse im Pflanzenbau. Hierbei…

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…

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…

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence