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Intelligente Systeme sind durch Lernvorgänge geprägt, die den Erwerb neuer Fähigkeiten ermöglichen und mit einer großen Menge von heterogenen, unsicheren und probabilistischen Daten umgehen können. Aufgrund der Komplexität der dadurch repräsentierten Situationen in der realen Welt ist eine automatische Abstraktion von Informationen aus Daten, die Bildung  geeigneter repräsentativer Modelle und die semantische Verarbeitung der vorhandenen Informationen unabdingbar, um auf dieser Basis intelligente Systeme für den digitalen Wandel, zum Beispiel im Bereich Mobilität, Industrie, Medizin und Bildung, zu ermöglichen.

Projekte

Managed Forgetting

Die heutige Informationsflut erschwert es immer mehr, sich auf die wirklich relevanten und wichtigen Dinge zu konzentrieren

 

 

MIRROR

Von der Wahrnehmung über die Erwartung bis zur Realisierung: Umfassende medienübergreifende Analyse von Fehlinformationen bei der Migration in die EU und potenziell daraus resultierenden Bedrohungen.

 

MM4SPA

Intelligente Synchronisierung und semantische Anreicherung von Positions- und Videodaten zur Analyse von Sportspieldaten

 

 

Entwurf und Erweiterung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um natürliches Verhalten abzubilden

 

 

 

PRESENt

Wege zu einer personalisierten Prävention und Behandlung von schwerer Norovirus-Gastroenteritis

 

 

 

 

 

Regio

Eine Kartierung der Entstehung und des Erfolgs von Kooperationsbeziehungen in regionalen Forschungsverbünden und Innovationsclustern

 

Retourenreduktion

 

 

Design eines Recommender-Systems für Kleidung

 

 

 

 

ROXANNE

Netzwerk-, Text- und Audio-Analyse für eine effektive Bekämpfung organisierter Kriminalität

 

 

 

 

 

 

 

 

 

RuBICon (-OStnt)

Verbundvorhaben: RuBICon – Rule-Based Initialisation of Converter Dominated Grids

Teilvorhaben: Methoden zum Netzwiederaufbau durch dezentrale Erzeugungsanlagen

 

 

 

MonoTo3D

Entwickeln von Verfahren zur monokularen Tiefenschätzung mit expliziter Modellierung des menschlichen Wahrnehmungsprozesses