Einer der Forschungsschwerpunkte der L3S im Bereich der künstlichen Intelligenz ist das maschinelle Lernen und Deep Learning.
A
AkEvAp
Ziel des AkEvAp-Projekts ist die Entwicklung einer automatisierten Bewertungsmethode auf der Grundlage von Echtzeit-Kameradaten zur Verbesserung der Ergonomie an Arbeitsplätzen in der Logistik.
B
BIAS
In BIAS untersuchen Experten, wie Standards für unvoreingenommene Einstellungen und nichtdiskriminierende Praktiken in der Big-Data-Analyse und der algorithmusbasierten Entscheidungsfindung erfüllt werden können.
D
DaFne
Das DaFne-Projekt zielt darauf ab, die Nutzbarkeit von Datenerzeugungsmethoden für KI-Forscher und -Entwickler durch die Entwicklung einer innovativen, flexiblen Datenerzeugungsplattform zu verbessern.
G
Green AutoML for Driver Assistance Systems
Ziel des Projekts GreenAutoML4FAS ist es, ein ganzheitliches, kohlenstoffeffizientes System für Fahrerassistenzsysteme zu entwickeln
GLACIATION
GLACIATION zielt darauf ab, die Kohlenstoffemissionen durch die Entwicklung eines verteilten Wissensgraphen zu reduzieren, der die Effizienz der Big-Data-Analyse verbessert.
I
ixAutoML
Automatisches maschinelles Lernen durch Interaktivität und Erklärbarkeit menschengerechter gestalten.
K
KI-Trainer
Die KI-Trainer der Mittelstand 4.0-Kompetenzzentren informieren mit Workshops, Unternehmensbesuchen, Vorträgen, Roadshows und vielen weiteren Angeboten rund um das Thema Künstliche Intelligenz.
L
Leibniz AI Academy
Entwicklung und Etablierung eines transcurricularen, fächerübergreifenden Mikrostudiengangs "Leibniz AI Academy" an der Leibniz Universität Hannover (LUH).
LeibnizKILabor
Das International Future Lab for AI erforscht drei Jahre lang neue Themen im Bereich KI und entwickelt intelligente Lösungen für die personalisierte Medizin.
N
NoBIAS
Das Hauptziel von NoBIAS ist die Erforschung und Entwicklung neuer Methoden für eine datengestützte und vorurteilsfreie Entscheidungsfindung.
O
Online Optimierung
Ziel des Projekts ist die Entwicklung und Untersuchung von Kontrollverfahren auf der Basis konvexer Online-Optimierung (OCO) für allgemeine Kostenfunktionen und Nebenbedingungen, ohne dabei auf restriktive Annahmen angewiesen zu sein.
P
PlanOS
Das PlanOs Projekt dient der Entwicklung von großflächigen Sensornetzwerken in dünnen Polymerfolien zur Dehnungs- und Formmessung mit hoher Effizienz, niedrigen Kosten und hoher Auflösung.
ProKI-Hannover
Ein deutschlandweites Demonstrations- und Transfernetzwerk für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Produktion.
Q
QuBRA
Ein breit gefächertes Konsortium, das das Potenzial der Quanteninformatik für die Lösung komplexer kombinatorischer Optimierungsprobleme in anspruchsvollen Branchen wie der Mikrochip-Herstellung und der Automobiltechnik erschließen will.
S
SWIFTT
SWIFTT wird Waldbewirtschaftern erschwingliche, einfache und effektive Fernerkundungsinstrumente zur Verfügung stellen, die durch leistungsstarke maschinelle Lernmodelle unterstützt werden. Es wird einen ganzheitlichen Gesundheitsüberwachungsdienst anbieten, um verschiedene Risiken für Wälder und ihre Bewirtschafter zu erkennen und zu kartieren
T
Towards a Framework for Assessing Explanation Quality (TRR 318 INF)
In diesem Projekt untersuchen wir das pragmatische Ziel aller Erklärungsprozesse: erfolgreich zu sein - das heißt, dass die Erklärung die beabsichtigte Form des Verstehens erreicht.
W
WindGISKI
Entwicklung und Evaluation eines KI-basierten GIS zur Ausweisung von Potenzialflächen für Windenergieanlagen.
