Das DFG-geförderte Projekt RUSHMORE erforscht innovative Methoden zur Generierung synthetischer Mobilitätsdaten und unterstützt die Forschung mit FAIR-konformen Datendiensten.
QPM verbessert die Erklärbarkeit und Vorhersagbarkeit von Modellen und ermöglicht eine sicherere und transparentere KI-Bilderkennung.
Die Zusammenarbeit in den Bereichen Mathematik, Sozial- und Geisteswissenschaften (SSH), Erdsysteme und Molekulardynamik verändern - das ist das Ziel des neuen LUMEN-Projekts.
TrustKG ist eine innovative hybride KI-Technologie, die mithilfe von Wissensgraphen transparente, nachvollziehbare KI-Empfehlungen gibt - zum Beispiel in der medizinischen Diagnostik.
Das L3S ist Partner in einem neuen europäischen Forschungsprojekt, das die Arbeit in den Sozial- und Geisteswissenschaften durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz verbessern soll.
Multimodales Deep Learning für Healthcare: Forscher kombinieren Zeitreihen- und Bilddaten für präzisere medizinische Diagnosen.
Das L3S ist Teil des neuen Forschungsverbundes FEDCOV, der sich mit der Pathogenese von Long-/Post-COVID befasst. Ziel ist ein besseres Verständnis der Krankheit und ihrer Symptome durch die Analyse […]
Ausgezeichnet mit dem L3S Best Publication Award (Kategorie Robotik): ACROSS macht alte Sensordaten für moderne Robotik nutzbar und erleichtert die Zusammenarbeit.
Das von der EU finanzierte Projekt „Resilient Secure Digital Identities“ (RECITALS) baut eine Open-Source-Plattform auf, die eine Vielzahl von Diensten zur Förderung eines sicheren [...]
Beim ersten L3S Townhall Meeting dieses Jahres zeichnete Prof. Wolfgang Nejdl die besten Publikationen von L3S-Wissenschaftlern aus dem vierten Quartal 2024 und dem ersten Quartal 2025 aus.
