Projekte

Ein zentraler Schwerpunkt des KI-Fortschrittzentrums ist die direkte Kooperation mit Industrieunternehmen: Machbarkeitsstudien (Quick Checks) und Projekte zur Entwicklung erster Prototypen (Exploring Projects) von KI-Anwendungen. Darüber hinaus zielen Konsortialprojekte und Innovationsnetzwerke auf einen unternehmensübergreifenden Austausch ab.

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  • DASH Board

    Data analytics for sustainable healthcare

    © Halfpoint – stock.adobe.com

    Das Netzwerk DASH Board knüpft an die politischen und gesellschaftlichen Entwicklungen sowie den aktuellen Diskurs an und greift die Lücken aktueller Datennutzung auf, um neue Ansätze zu entwickeln. Der Umgang mit Gesundheitsdaten, der die souveränen Versicherten in den Mittelpunkt stellt, die Garantie eines hohen Datenschutzniveaus bietet, Vertrauen vermittelt, aber zugleich forschungskompatibel und für die Leistungserbringenden von hohem Nutzen ist, bewegt sich in einem Spannungsfeld unterschiedlicher Erwartungen und Interessen.

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  • © Caleb Foster, Fotolia

    Im Projekt steht die methodische Konzeption für den Einsatz von XAI-Verfahren für reale Anwendungsfälle im Fokus. Dabei soll einerseits die Erklärung von KI-Modellen und deren Vorhersagen betrachtet werden. Darüber hinaus wird ein weiteres Augenmerk auf der Bewertung der Sicherheit von Modellentscheidungen liegen.

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  • Das Projekt »AutoLab« besteht aus drei Hauptprozessen: Perzeption, Handhabung und Inspektion. Die verschiedenen Komponenten werden durch das Perzeptionssystem mithilfe von maschinellem Lernen automatisch klassifiziert. Anschließend führt das Handhabungssystem den Montageprozess auf der Grundlage der erkannten Anforderungen durch und optimiert ihn. Schließlich werden die Ergebnisse der Montage in der Inspektionsphase überwacht, um zu prüfen, ob sie korrekt ausgeführt wurden.

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  • © Zaiets Roman – stock.abode.com

    Eine schnelle und korrekte Bearbeitung von Kundenanfragen ist wichtiger Bestandteil eines effizienten Vertriebs und Kundensupports. Mit dem AI Innovation Seed »KI-gestützte Bearbeitung von Kundenanfragen in der Medizintechnik« haben Firmen aus dem Bereich Medizintechnik die Möglichkeit, sich gemeinsam mit Expert*innen des Fraunhofer IAO zu Chancen und Herausforderungen auszutauschen, aktuelle Technologien und Lösungen zu erproben und die Möglichkeiten in der eigenen Firma konkret zu evaluieren.

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  • © Shutterstock/XXL Photo

    Im Umgang mit dem Ressourcenverbrauch und den damit verbundenen Umweltbelastungen, insbesondere hinsichtlich der CO2-Emissionen, steht die verarbeitende Industrie vor der Herausforderung, neue Lösungen für Produkte und Produktionsprozesse zu finden. Gesetze zur Bepreisung von Treibhausgasen und die allgemeine Forderung nach einer höheren Nachhaltigkeit von Produkten, erhöhen den Druck, schnell zu reagieren.

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  • © Fraunhofer IPA

    Ziel des Projekts ist es, kontextübergreifende Methoden der künstlichen Intelligenz zu erforschen und zu entwickeln, die das Erkennen von Anomalien für reale Anwendungsfälle ermöglichen und auch bei Datenknappheit verlässliche Ergebnisse liefern. Datenknappheit kann sowohl einen Mangel an annotierten Daten sowie eine zu geringe Datenmenge bedeuten. Insbesondere schwierige Anwendungskontexte (geringe Fehlerrate, sicherheitskritische Anwendungen etc.) können zu einer geringen Datenmenge führen.

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  • © Ludmilla Parsyak, Fraunhofer IAO

    KI-basierte Assistenzsysteme können in Produktionsprozessen Mitarbeitende in vielerlei Hinsicht unterstützen und die Produktivität erhöhen. Viele derartige Systeme werden heute jedoch durch die Mitarbeitenden abgelehnt, da sie als Autonomieverlust bis hin zur Gängelei wahrgenommen werden. Es fehlt an Ansätzen, mit denen die intelligente Unterstützung tatsächlich als Bereicherung und als Verstärkung menschlicher Fähigkeiten erlebt wird. Hier setzt dieses AI Innovation Seed an und beschäftigt sich mit der zentralen Frage der Akzeptanz von KI-Assistenzsystemen

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  • KI-Lösungen im Produktiveinsatz

    Resilient – compliant – effizient

    © Funtap – stock.adobe.com

    Um das Thema KI stärker voranzubringen und zunehmend in den Unternehmensalltag und -abläufe zu integrieren, ist eine bereichs- und abteilungsübergreifende Zusammenarbeit notwendig. Das »AI Innovation Seed« zu Thema »KI-Lösungen im Produktiveinsatz – resilient – compliant – effizient« adressiert Herausforderungen und Aspekte, die bei der nachhaltigen Integration von KI in ein Unternehmen entstehen, und stellt hierfür Lösungsansätze, Methoden und digitale Werkzeuge vor.

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  • © Rainer, Bez, Fraunhofer IPA

    In der Industrie und im Besonderen dem Maschinenbau scheitert die Anwendung von Künstlicher Intelligenz häufig an der Bereitstellung von hochauflösenden relevanten Daten, welche den Prozess ausreichend genau beschreibbar machen. Die Defizite bestehen häufig in fehlender Sensorik oder fehlenden Schnittstellen, um die Daten an eine Verwertungsstelle zur übergeordneten Datenanalyse zu übertragen.

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  • REINFORCE

    Autonome Systeme interaktiv durch BCI-Feedback trainieren

    © oonal – iStock

    Autonome Systeme, wie z.B. Roboter, Smart Home, Medizintechnik oder autonomes Fahren, bieten dem Menschen in unterschiedlichsten Situationen Unterstützung und Kooperationsmöglichkeiten. Durch maschinelles Lernen können die Systeme immer mehr Prozesse eigenständig durchführen. Während der Interaktion mit dem Menschen ist es wichtig, dass sie sich anpassen, schnell reagieren und keine Fehler machen. Damit autonome Systeme dies schaffen, wird zum trainieren Reinforcement Learning (RL) eingesetzt. Um RL noch besser zu gestalten, können Brain-Computer-Interfaces genutzt werden. Diese melden dem autonomen System richtiges oder falsches Verhalten implizit und sofort zurück, indem sie sich die Gehirnsignale des interagierenden Menschen zu Nutze machen.

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