Hier finden Sie einen Überblick über die von uns aktuell geförderten Projekte. Es sind durchschnittlich rund 200 Projekte in Förderung. Kleine Förderungen sind teilweise nicht einzeln beschrieben.
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laufende Projekte
Prof. Dr. Michael Hoffmeister, Professor für Intelligente Automatisierungstechnik und vernetzte Produktion an der Hochschule Karlsruhe, macht in TWIN2WORK Geschäftsprozesse in Industrie 4.0 Lieferketten für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) praktikabel.
Wieviel vorprogrammierte Kenntnisse, beispielsweise im Bereich Agrarwissenschaft, benötigt eine KI, um Beobachtungen besser einzuordnen? Mit diesen und ähnlichen Fragestellungen beschäftigt sich ein interdisziplinäres Forschungsteam an der TU Kaiserslautern.
In E4SM werden innovative Methoden für die Entwicklung, Implementierung und den Betrieb von auf maschinellem Lernen basierenden Assistenzsystemen für eine intelligente Fertigung in kleinen und mittelgroßen Unternehmen erforscht.
Dr. Tobias Buck ist promovierter Astrophysiker. Während seines Studiums an der Universität Heidelberg setzte er sich mit Robotertechnik, Maschinellem Lernen und der Erforschung des Weltraums auseinander. Zuletzt war er als Postdoc am Leibniz Institut für Astrophysik in Potsdam tätig.
Mit dem Pilotprogramm sollen neue Konzepte zur Personalgewinnung an Hochschulen für Angewandte Wissenschaften getestet werden. Das Besondere: die beiden Stiftungsprofessoren sind parallel zu Ihrer Hochschularbeit im Unternehmen angestellt.
Das Projekt HighAR untersucht, wie mit Augmented Reality visuelle Aufmerksamkeit, z. B. durch Farbveränderungen, gezielt gesteuert werden kann. Dies kann zu einer schnelleren Datenaufnahme des Nutzers führen.
Durch die Kombination verschiedener Verfahren der Künstlichen Intelligenz sollen intelligente Sensoren und Aktoren entwickelt werden, die sich selbstständig an Veränderungen anpassen und so eine flexiblere Produktion ermöglichen.
Prof. Claudia Nass Bauer, Professorin für Design-Strategie an der Hochschule Mainz, erforscht die Entwicklung von Methoden für eine wertorientierte interdisziplinäre Zusammenarbeit bei den Entwicklungsprozessen von datenintensiven Softwaresystemen.
Ein Graduiertenkolleg erforscht, wie bei Maschinellem Lernen unter Berücksichtigung der damit verbundenen Unsicherheiten Schlussfolgerungen gezogen werden.
Projektziel ist die Konzeption eines KI-basierten, selbstlernenden digitalen Zwillings, der sich automatisch an veränderte Systembedingungen anpasst und Produktionsprozess und Produktlebenszyklus möglichst realitätsnah simuliert.