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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

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

 

 

 

 

 

 

ScienceGRAPH

Wissensgraph-basierte Darstellung, Erweiterung und Erforschung der wissenschaftlichen Kommunikation

 

 

 

 

 

Simple-ML

Verbesserung der Benutzbarkeit von ML-Verfahren für einen breiten Anwenderkreis

 

 

smashHit

Nachverfolgbarkeit, Vertrauen, Sicherheit und Datenschutz in Datenmärkten gewährleisten

 

 

 

 

 

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

 

 

TRAVELOGUES

Wahrnehmung des Anderen und des Orients in der Neuzeit

 

 

 

 

 

WildCap

Mit WildCap wird ein System angestrebt, das jede 3D-Bewegung überall mit mobilen und beweglichen Kameras erfassen kann.

 

 

 

 

 

World-Scale Completion of Geographic Knowledge

 

 

Weltumfassende Vervollständigung geographischen Wissens