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Industrie 4.0

Datenanalysen für die vierte industrielle Revolution, bspw. proaktive Wartung von Produktionsressourcen oder die Identifikation von Anomalien in Prozessen.

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Medizin

Datengetriebene Aspekte der Medizin werden untersucht, bspw. die bedarfsgerechte Pflege von Patienten oder IT-gesteuerte Medizintechnik.

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Smart Infrastructure

Untersuchung datengetriebener Aspekter städtischen Lebens, bspw. der Verkehrssteuerung, der Müllentsorgung oder der Katastrophenbewältigung, bedarfsgesteuerte Optimierung von Verbrauchsmodellen, basierend auf Daten intelligenter Stromzähler.

Aktuelle Projekte

  • Kurzfristige Vorhersage von Personenströmen

    Mithilfe von Smartphone Apps werden Bewegungsdaten der Personen aufgezeichnet und in Echtzeit ausgewertet, um z.B. Rettungskräfte schnellstmöglich mit Informationen zu überfüllten Bereichen des Geländes zu versorgen. Das DFKI und SIS Software GmbH erforscht zusammen, inwiefern Vorhersagen von Personenströmen möglich sind, wenn nur kurzfristige Trainingsdaten zur Verfügung stehen. Ziel ist es, eine neuartigere Modellierung von Personenströmen zu entwickeln, die valide Vorhersagen von Personenströmen einigen Stunden „Beobachtungsdauer“ zu treffen.

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  • „Cognitive Assistant“ – Service-Assistent für Steuerberater, Wirtschaftsprüfer und Rechtsanwälte bei DATEV

    Das Fraunhofer IAIS und DATEV entwickeln zusammen eine Technologie zur Erkennung von “Intents” für Dialogsysteme, welche während des Betriebs einer Service-Hotline, ermittelt werden können. Nutzer können zum Beispiel melden, dass ein bestimmter Service nicht mehr funktioniert. Der Intent wird folglich dynamisch mittels Natural-Language-Understanding-Prozessen abgeleitet und mögliche auslösbare Aktionen bestimmt. Der geplante “Cognitive Assistent” soll nicht nur alle Stärken vorheriger Ansätze zusammenfassen, sondern darüber hinaus eine Nutzung nach deutschen Richtlinien erlauben, sodass es dem Projektpartner auch in hochsensiblen DSGVO-Bereichen ermöglicht wird, einen derartigen Service-Assistenten einzusetzen

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  • Verteilte Auswertung hochfrequenter Messdaten aus der industriellen Fertigung für Qualitätsoptimierung und Condition Monitoring

    Eine häufige Ursache für Maschinenausfälle sind Schäden an Lagern durch Verschleiß, Korrosion oder Überbelastung. Diese Schadensursachen wurden anhand hochfrequenter Beschleunigungs- und Körperschallsensorik erkannt. Die Forschung zwischen Fraunhofer IOSB-ILT und Dieffenbacher GmbH strebt an, diese Information für präventive Wartung und zur Optimierung hochdimensionaler Anlagenparameter verteilt und in einem mehrstufigen Ansatz auszuwerten.

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  • E-Scooter Detection

    Das KIT und das Start-Ups entwickeln zusammen, Hardware und Softwareprodukten für Verkehrsplaner und Infrastrukturentwickler. KI-Methoden werden eingesetzt, um eine kontinuierliche und Zählung bestimmter Verkehrsteilnehmer mit Kamera zu ermöglichen. Entwickelt wird ein akkubetriebenes, kleines kamerabasiertes Verkehrszählgerät mit wenig Energieverbrauch und flexible Anbringung. Der Fokus im Rahmen der Smart Data Innovation Challenge ist die Realisierung der Erkennung von E-Scooter, die in Städten wie Berlin, Hamburg oder München bereits massenhaft eingesetzt werden.

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  • Evard_SchematicBild

    Evaluation von Verfahren zur automatischen Rekonfiguration von Transportdrohnen

    Die Fähigkeit, autonom Entscheidungen zu treffen und danach zu agieren ist ein Kernthema der Künstlichen Intelligenz. Dennoch sind Transportdrohnen heutzutage nicht in der Lage, Fehler in ihrem System selbständig zu erkennen und zu beheben. Um die funktionale Sicherheit von Transportdrohnen zu gewährleisten, stellt Viafly GmbH dem Fraunhofer IOSB-INA Daten über fehlerfreie und fehlerhafte Drohnenflüge zur Verfügung. Das Fraunhofer IOSB-INA verwendet sein Know-How im Bereich der automatischen Fehlererkennung und -behandlung um die Daten zu analysieren. Dabei sollen Fehler frühzeitig erkannt werden und rechtzeitig Gegenmaßnahmen eingeleitet werden.

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