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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Managed Forgetting Die heutige Informationsflut erschwert es immer mehr, sich auf die wirklich relevanten und wichtigen Dinge zu konzentrieren
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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.
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MM4SPA Intelligente Synchronisierung und semantische Anreicherung von Positions- und Videodaten zur Analyse von Sportspieldaten
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Entwurf und Erweiterung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um natürliches Verhalten abzubilden
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PRESENt Wege zu einer personalisierten Prävention und Behandlung von schwerer Norovirus-Gastroenteritis
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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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RuBICon (-OStnt) Verbundvorhaben: RuBICon – Rule-Based Initialisation of Converter Dominated Grids Teilvorhaben: Methoden zum Netzwiederaufbau durch dezentrale Erzeugungsanlagen
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MonoTo3D Entwickeln von Verfahren zur monokularen Tiefenschätzung mit expliziter Modellierung des menschlichen Wahrnehmungsprozesses
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