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

Green AutoML for Driver Assistance Systems

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

GLACIATION

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

KI-Trainer

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

Leibniz AI Academy

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

MoToRes

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

Pearl-DNA

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.
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SE²A

SE²A

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