Um unsere Zukunft nachhaltig gestalten zu können, brauchen wir saubere, sichere Energie. Um diese zu erreichen, wird immer mehr auf künstliche Intelligenz (KI) im Energiesektor gesetzt. Die Erforschung und Erprobung von Modellen der künstlichen Intelligenz für diesen Bereich hat das Potenzial, die Nutzung von Energie durch optimierte Energieeffizienz oder Erfassung, Analyse und Optimierung von Messwerten langfristig zu verbessern.
G
Green AutoML for Driver Assistance Systems
Ziel des Projekts GreenAutoML4FAS ist es, ein ganzheitliches, kohlenstoffeffizientes System für Fahrerassistenzsysteme zu entwickeln
GLACIATION
GLACIATION zielt darauf ab, die Kohlenstoffemissionen durch die Entwicklung eines verteilten Wissensgraphen zu reduzieren, der die Effizienz der Big-Data-Analyse verbessert.
L
Leibniz AI Academy
Entwicklung und Etablierung eines transcurricularen, fächerübergreifenden Mikrostudiengangs "Leibniz AI Academy" an der Leibniz Universität Hannover (LUH).
M
Multi-armed bandits for the recommender system for returns reduction
Entwicklung eines kontextualisierten MAB (Multi-Armed-Bandit), um das Potenzial des Empfehlungssystems mittels Reinforcement Learning auszuschöpfen.
S
SWIFTT
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
