Einer der Forschungsschwerpunkte der L3S im Bereich der künstlichen Intelligenz ist das maschinelle Lernen und Deep Learning.
A

AERIALIST
Ein europäisches Doktorandennetzwerk zur Entwicklung intelligenter und assistiver Gesundheitstechnologien für den Einsatz in unbeaufsichtigten oder häuslichen Umgebungen.
C

Bedingte Codierung zur lernbasierten Bild- und Videokompression
Dieses Projekt behandelt die lernbasierte Videocodierung mit einem auf Meta-Learning basiertem Verfahren zur Regularisierung und dynamischen Anpassung des Decoders.
F

FedCov
Vorhersage von Long-/Post-COVID durch künstliche Intelligenz unter Verwendung eines föderierten Lernansatzes auf Basis deutscher Kohortendaten
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.
H

Hooray
Untersuchung des Potenzials von kopfgetragenen MEMS-Mikrofonarrays und Deep Learning zur dynamischen Schallquelllenlokalisation
I

ixAutoML
Automatisches maschinelles Lernen durch Interaktivität und Erklärbarkeit menschengerechter gestalten.
L

LUMEN
Das LUMEN-Projekt ist eine bahnbrechende Initiative zur Verbesserung der bereichsübergreifenden Zusammenarbeit und Entdeckung in den Bereichen Mathematik, Sozial- und Geisteswissenschaften (SSH), Erdsystem (ES) und Molekulardynamik (MD).

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

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

Opt4DAC
Opt4DAC zielt auf eine informierte, adaptive Selektion von Black-Box-Optimierern ab, unter der Berücksichtigung von verschiedenen Probleminstanzen und Etappen der Optimierung.

Online Optimierung
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.
P

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

RECITALS
RECITALS: Eine Open-Source Plattform für den datenschutzwahrenden Datenaustausch und das Identitätsmanagement mithilfe von Kryptografie, föderalem Lernen und KI.

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

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

Towards a Framework for Assessing Explanation Quality (TRR 318 INF)
In diesem Projekt untersuchen wir das pragmatische Ziel aller Erklärungsprozesse: erfolgreich zu sein - das heißt, dass die Erklärung die beabsichtigte Form des Verstehens erreicht.