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.
Mitglieder
Projekte
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Regio Eine Kartierung der Entstehung und des Erfolgs von Kooperationsbeziehungen in regionalen Forschungsverbünden und Innovationsclustern
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Retourenreduktion
Design eines Recommender-Systems für Kleidung
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ROXANNE Netzwerk-, Text- und Audio-Analyse für eine effektive Bekämpfung organisierter Kriminalität
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ScienceGRAPH Wissensgraph-basierte Darstellung, Erweiterung und Erforschung der wissenschaftlichen Kommunikation
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Simple-ML Verbesserung der Benutzbarkeit von ML-Verfahren für einen breiten Anwenderkreis
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smashHit Nachverfolgbarkeit, Vertrauen, Sicherheit und Datenschutz in Datenmärkten gewährleisten
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SoBigData: Social Mining & Big Data Ecosystem Die zunehmende Fülle an Daten ist eine Chance die soziale Komplexität zu entflechten und die Herausforderungen der Welt zu adressieren
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TRAVELOGUES Wahrnehmung des Anderen und des Orients in der Neuzeit
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WildCap Mit WildCap wird ein System angestrebt, das jede 3D-Bewegung überall mit mobilen und beweglichen Kameras erfassen kann.
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World-Scale Completion of Geographic Knowledge
Weltumfassende Vervollständigung geographischen Wissens
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