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With a rapidly increasing degree of integration among the European countries, a rising number of events and topics strongly impact the European community and the European digital economy across language and country borders. This development results in a vast amount of event-centric multilingual information available from different communities and heterogeneous sources. This information can differ across the sources with respect to its localisation, potentially reflecting specific community-relevant aspects, containing cultural references and opinions as well as possibly incomplete or biased data. The main research objective of the Cleopatra ITN is to enable effective and efficient analytics of event-centric multilingual information spread across heterogeneous sources to deliver analytics results in the way meaningful to the users, with a particular focus on the journalists, digital humanities researchers and memory institutions.

Category: H2020-MSCA-ITN-2018

Die effiziente Anwendung aktueller Machine Learning (ML)-Verfahren erfordert ein sehr hohes Maß an Expertenwissen, was einer verbreiteten Nutzung von ML-Ansätzen, insbesondere durch kleine und mittlere Unternehmen, im Wege steht. Das Ziel des Simple-ML Projekts ist daher die Benutzbarkeit von ML Verfahren signifikant zu verbessern um diese für einen breiten Anwenderkreis leichter zugänglich zu machen. Als zentraler Beitrag des Projekts wird eine domänenspezifische Sprache (DSL) definiert, die ML Arbeitsabläufe (Workflows) und deren Komponenten ganzheitlich beschreibt und sich durch textuelle und graphische Editoren spezifizieren lässt. Weiterhin leistet das Projekt Beiträge zur Robustheit der erstellten ML Workflows, Erklärbarkeit und Transparenz der erlernten Modelle, Effizienz und Skalierbarkeit der erstellten Anwendungen, sowie zur Wiederverwendbarkeit der erstellten Lösungen. Dies geschieht durch Anwendung semantischen Technologien, Weiterentwicklung von symbolischen ML-Verfahren und Aufbau auf skalierbaren ML-Frameworks. Die Ergebnisse des Simple-ML Projekts werden in den Anwendungsszenarien „Mobilität in der Stadt“ und „Logistik“ gemeinsam mit Anwendern aus der Wirtschaft validiert.

Category: BMBF Project

InclusiveOCW opens new professional perspectives to visually impaired people through digitally supported learning by interactive collaboration scenarios, crowdsourcing, internationalization and ubiquitous, accessible educational materials. The TIB contributes to the project by developing a system which automatically generates image descriptions which will allow visually impaired users to autonomously assess visual contents. The methodology will include detection and analysis of image types commonly used in didactic materials (such as photos, schemas and diagrams). 

Die Inspektion von Rohrleitungssystemen erfolgt heutzutage unter Einsatz von Inline-Inspektionswerkzeugen, welche im laufenden Betrieb durch die Rohrleitung geschleust werden können. Dabei entsteht eine Fülle von Sensordaten, deren manuelle Auswertung derzeit mit einem hohen personellen und zeitlichen Aufwand verbunden ist. Um diese Kosten zu reduzieren, soweit möglich die Genauigkeit der Auswertung zu verbessern und somit die Wettbewerbsfähigkeit enorm zu steigern, sollen Teile der Verarbeitungskette durch Einsatz von modernen Methoden des maschinellen Lernens automatisiert werden.

The interdisciplinary project SALIENT researches methods to detect learning intents and aims at improving retrieval performance accordingly during multimodal (learning-related) Web search.

The aim of the AMA project is s to build up the Applied Machine Learning Academy (AMA) based on a sustainable, flexible and applied qualification concept. AMA will offer a rich portfolio of ML learning units - covering courses as well as labs for hands-on experiences - and an expertise sharing network. The focus will be on foundational ML competences on ML competences for the application domain intelligent production (Industry 4.0). An active dialog with Industry and SMEs will ensure a demand-driven traning portfolio. 

Category: BMBF

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