Entwicklung und Innovation

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.

Adaption eines großen trainierten Modells für neue Sensor- und Label-Daten

Adaption eines großen trainierten Modells für neue Sensor- und Label-Daten Exploring Project Ausgangssituation Ein neuronales Netz (NN) spielt die Rolle eines fortschrittlichen Steuersystems, indem es sichere Fahrtrajektorien für ein fahrendes…

AI-Patentanmeldung – Wissensextraktion aus Patentdokumenten mit KI

Durch Einsatz von KI können wichtige Informationen aus Patentdokumenten automatisiert extrahiert werden und in einer strukturierten Form (z.B. als Wissensgraph) für die weitere Verwendung zur Verfügung gestellt werden.

APT – Artificial Physics Teacher

Neuronale Netze optimieren die Physiksimulation für Roboter, indem sie passende Parameter ermitteln, die Datenqualität verbessern und die Abweichungen zwischen Simulation und Realität reduzieren.

Bewertung der Relevanz von Bilddaten beim Training neuronaler Netze

Ein Verfahren zur Bewertung der Güte von Bilddaten beim Training neuronaler Netze wird entwickelt, um minderwertige Bilder frühzeitig zu identifizieren und Kosten sowie Trainingszeit zu reduzieren.

DASH Board: Data Analytics for Sustainable Healthcare

Das DASH Board verfolgt die Analyse und Nutzung von Patientendaten, um innovative digitale Gesundheitslösungen zu entwickeln, die die Gesundheitsversorgung optimieren und die Datensicherheit gewährleisten.

Drag & Imitate – Menschzentrierte Roboterprogrammierung

Intuitive Roboterprogrammierung durch die Kombination von Programming-by-Demonstration und einer benutzerfreundlichen Oberfläche ermöglicht es auch Nicht-Experten, intelligente Roboterprogramme effizient zu erstellen.

Erkennung und Bewertung von Zukunftsthesen

Aus großen Datenströmen entstehen verlässliche Frühindikatoren: Algorithmen entdecken neue Themencluster, überprüfen Hypothesen mit Kontextverständnis und liefern kompakte Lagebilder für bessere Planung, Innovation und entschlossenes Management.

Erklärbare KI: Evaluation von Erklärbarkeitsverfahren in der Anwendung

Erklärbare KI-Methoden ermöglichen die Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen, insbesondere in regulierten Branchen. Das Projekt entwickelt Best-Practice-Ansätze für den Einsatz von XAI in realen Anwendungen.

Gewinnung und Verwertung von Fakten aus medizinischen Publikationen

Ein KI-gestütztes System zur Extraktion, Zusammenfassung und Übersetzung medizinischer Publikationen wird entwickelt, um Fachwissen effizienter zugänglich zu machen und die Informationsflut zu bewältigen.

Informationsextraktion aus medizinischen Publikationen

Es wurde evaluiert wie die Erstellung von Zulassungsunterlagen (Core Dossiers) durch die Extraktion von Informationen aus medizinischen Studien unterstützt werden kann.