Erforschung der auf dem Informationsalter basierenden Metriken für signalgesteuerte Sensorabtastung zur Optimierung der Informationen, die an einem entfernten Monitor verfügbar sind.

Die Integration großer Sprachmodelle mit Wissensgraphen zum Zweck der wissenschaftlichen Papierüberprüfung.

Im Rahmen des ATIQ-Projekts werden zuverlässige, in Ionen gefangene Quantencomputer-Demonstratoren entwickelt, die den Quantenvorteil für praktische Anwendungen wie Quantenchemie, parallelisierbare Gate-Optimierung und Kreditrisikozuweisung demonstrieren.

Künstliche Intelligenz für die Aufdeckung von handelsbezogener Geldwäsche

Das Projekt zielt darauf ab, deutschsprachige Schüler bei der Verbesserung ihrer argumentativen Schreibfähigkeiten zu unterstützen, indem algorithmische Methoden eingesetzt werden, die Feedback und Verbesserungsvorschläge liefern.

Aufbau eines Analyserahmens für die Präzisionsmikrobiologie zur Bekämpfung von biofilmassoziierten Infektionen.

CAIMed ist das Niedersächsische Forschungszentrum für KI und kausale Methoden in der Medizin. Es entwickelt innovative Methoden und trägt zum Management von Volkskrankheiten bei.

Ein umfassender Ansatz, der sich von Prozessorarchitekturen über Middleware bis hin zu innovativen KI-Anwendungen erstreckt und dabei Kosten und Stromverbrauch minimiert.

Der European Digital Innovation Hub for AI and Cybersecurity (DAISEC) unterstützt Unternehmen aus den Bereichen Produktion, Mobilität und Handwerk sowie den öffentlichen Sektor bei der Anwendung und Entwicklung von Künstlicher Intelligenz und Cybersecurity.

Das Projekt FoDaHemm zielt darauf ab, Hindernisse für den Datenschutz in Forschungsprojekten abzubauen, indem es das Spannungsverhältnis zwischen dem Recht auf informationelle Selbstbestimmung und der Freiheit der Forschung untersucht.

Ziel des Projekts GreenAutoML4FAS ist es, ein ganzheitliches, kohlenstoffeffizientes System für Fahrerassistenzsysteme zu entwickeln

GLACIATION zielt darauf ab, die Kohlenstoffemissionen durch die Entwicklung eines verteilten Wissensgraphen zu reduzieren, der die Effizienz der Big-Data-Analyse verbessert.

Automatisches maschinelles Lernen durch Interaktivität und Erklärbarkeit menschengerechter gestalten.

Ziel des INF-Projekts ist die Entwicklung von Instrumenten und Kriterien zur Bewertung der Qualität und des Erfolgs von Erklärungen durch die Analyse natürlichsprachlicher Erklärungen und die Bereitstellung eines Glossars der Schlüsselbegriffe.

Die KI-Trainer der Mittelstand 4.0-Kompetenzzentren bilden mit Workshops, Firmenbesuchen, Vorträgen, Roadshows und vielen anderen Angeboten zum Thema Künstliche Intelligenz aus.

Entwicklung und Etablierung eines transcurricularen, fächerübergreifenden Mikrostudiengangs "Leibniz AI Academy" an der Leibniz Universität Hannover (LUH).

Routenempfehlungen für individuelle Nutzerbedürfnisse, regionale Spezifika und eine optimale Auslastung von Verkehrsmitteln und Attraktionen

Das Projekt untersucht mit Methoden der maschinellen Sprachverarbeitung, wie Metaphern innerhalb von Erklärungen funktionieren und eingesetzt werden, um so zu besseren erklärbaren KI-Systemen beizutragen.

NFDI4 Data Science zielt darauf ab, eine nationale Forschungsdateninfrastruktur in Deutschland zu etablieren, die alle Phasen des interdisziplinären Forschungsdatenlebenszyklus für Data Science und Künstliche Intelligenz unterstützt.

Komplementäre Nutzung mathematischer und ereignisbasierter diskreter Modelle für die Handhabung komplexer Installationsstrategien für Offshore-Windparks.

Die Wissenschaft steht vor einer Herausforderung: Bei einer zunehmenden Zahl neuer Publikationen fällt es immer schwerer, einen Überblick zu behalten. Mit dem ORKG wollen wir dieses Problem lösen. Semantische Beschreibungen machen Forschungsbeiträge menschen- und maschinenlesbar und ermöglichen völlig neue Arten der maschinellen Unterstützung für die Wissenschaft. So schaffen wir die Grundlage für einen modernen wissenschaftlichen Austausch. Forschende erhalten einen Überblick über den aktuellen Stand zu bestimmten Forschungsfragen und können relevante Beiträge zu ihrem Thema finden, Verknüpfungen entdecken oder ihr Wissen sogar über verschiedene Disziplinen hinweg teilen.

Ziel dieses Projektes war es, das digitale Lehrangebot der ukrainischen Partnerhochschulen der LUH zu erweitern. Es werden Lehr- und Lernvideos aus verschiedenen Bereichen der Informatik produziert und in den laufenden Lehrbetrieb der Partnerhochschulen integriert.

Ziel des Projekts ist die Entwicklung und Untersuchung von Kontrollverfahren auf der Basis konvexer Online-Optimierung (OCO) für allgemeine Kostenfunktionen und Nebenbedingungen, ohne dabei auf restriktive Annahmen angewiesen zu sein.

Das von Prof. Wachsmuth geleitete Projekt zielt darauf ab, eine Methode zur objektiven Zusammenfassung von argumentativen Texten mit Hilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache zu entwickeln.

PEARL-DNA wird eine vollständige Ende-zu-Ende-Kette innovativer Lösungen entwickeln, die zur Verbesserung von Geschwindigkeit, Genauigkeit, Energieeffizienz und Kosten der DNA-Datenspeicherung beitragen wird.

Personen- und Umgebungserkennung auf Basis von Radarsignalen.

Das PlanOs Projekt dient der Entwicklung von großflächigen Sensornetzwerken in dünnen Polymerfolien zur Dehnungs- und Formmessung mit hoher Effizienz, niedrigen Kosten und hoher Auflösung.

Das P4D-Projekt zielt darauf ab, die Diagnose, Therapie und Prävention von depressiven Störungen durch personalisierte Behandlungsansätze unter Verwendung von Methoden des maschinellen Lernens und der klinischen Validierung von Blutmarkern zu verbessern.

Das ROMEO-Projekt zielt darauf ab, die multimodale (kinästhetische und taktile) Informationsintegration für robotervermittelte Fernmanipulation zu verbessern.

Das Robot Learning Lab des L3S arbeitet an der Grundlagenforschung zur Entwicklung zunehmend autonomer Assistenzsysteme.

Das Projekt zielt darauf ab, hybride Modelle künstlicher Intelligenz zu entwickeln, die kunsthistorisches Fachwissen und Wissensgraphen nutzen, um die Bewertung von Bildähnlichkeiten in der Kunstgeschichte zu verbessern.

Ein interdisziplinäres Forschungsvorhaben mit dem Ziel, Technologien für die nachhaltige und umweltverträgliche Entwicklung des Luftverkehrs zu erforschen.

Das SoBigData RI Preparation Phase Project (PPP) ist die Vorbereitungsphase der SoBigData RI in der ESFRI RoadMap 2021.

SWIFTT wird Waldbewirtschaftern erschwingliche, einfache und effektive Fernerkundungsinstrumente zur Verfügung stellen, die durch leistungsstarke maschinelle Lernmodelle unterstützt werden. Es wird einen ganzheitlichen Gesundheitsüberwachungsdienst anbieten, um verschiedene Risiken für Wälder und ihre Bewirtschafter zu erkennen und zu kartieren

In diesem Projekt untersuchen wir das pragmatische Ziel aller Erklärungsprozesse: erfolgreich zu sein - das heißt, dass die Erklärung die beabsichtigte Form des Verstehens erreicht.

The objectives of the USWA project are the development of a network simulator for URLLC in a mesh network and the development of a SDR for DECT-2020 NR.

Schließung der Lücke zwischen systemorientierter Forschung und warteschlangentheoretischen Arbeiten über parallele Systeme.

XTREME ist ein EU-Horizont 2020-Projekt, das eine Mixed Reality (MR)-Lösung erforschen und bereitstellen wird, um verschiedene Formen der Kunst zu erleben.

Das Projekt ZUSE-KI-mobil zielt auf die Entwicklung eines KI-Beschleunigers mit einer flexiblen, erweiterbaren und skalierbaren System-on-Chip (SoC)-Architektur.

Im Zukunftslabor Gesellschaft und Arbeit forscht das L3S an intelligenten, zuverlässigen und verantwortungsvollen Ansätzen der künstlichen Intelligenz.

Im Zukunftslabor Produktion forscht L3S an Methoden der künstlichen Intelligenz zur Unterstützung der industriellen Fertigung.