Suchergebnisse
VALID - Visual Analytics in Data-driven Journalism
Erkenntnisse aus der Informationsflut gewinnen. Die Aufbereitung komplexer Daten ist essenzielle Voraussetzung für Qualität im Datenjournalismus. Ein Forschungsprojekt verbindet die Datenanalyse mit Visual Analytics und hat die Bedürfnisse der JournalistInnen stets im Blick.
IBROC – 3D Image-Based Rendering of Clothes from Photographs
Der virtuelle Ankleideraum. IBROC lässt die digitale Welt mit der wirklichen verschmelzen. Erstmals kann die Passform von Mode beim Online-Kauf simuliert werden. Ein entscheidender Schritt – nicht nur für das Modemarketing.
Shape - Safety-critical Human- and dAta-centric Process management in Engineering projects
Sicherheit effizient planen. Sicherheitskritische Infrastruktur schneller fehlerfrei planen, ist eine komplexe Herausforderung. Ein neues Werkzeug macht es möglich - praktisch getestet wird es im Eisenbahnbereich.
TASTE - Traffic Assistant Simulation and Testing Environment
Simulierte Fahrerassistenz-Tools machen den realen Verkehr sicherer und umweltfreundlicher.
PLAN-E - Integrating electric energy demand of machine tool processes as resource for production planning software
Energie, der unterschätzte Faktor in der Produktion. Die Berücksichtigung von Energiebedarf und Energiekosten bereits in der Planungsphase der Produktion sorgt für optimale Ressourcennutzung und Kostenoptimierung.
PROSAM - Schaden verhindern, bevor er entsteht
Vorausschauende Instandhaltung bei Produktionsanlagen reduziert Kosten und erhöht die Verfügbarkeit. Ein intelligentes Prognosesystem liefert dazu eine innovative Lösung und kombiniert Expertenwissen mit Störungsdaten.
IMP – Intelligent Maintance Planner & Inspection Knowledge Based Maintenance Managment Systems
Intelligente Wartung senkt Kosten. Effiziente Planung und Ausführung industrieller Wartung senkt die Kosten und schont Ressourcen. Die nötigen Informationen sind in der Regel vorhanden. Man muss sie nur nutzen.
JOLLYBEE - Neuromorphic Computing at the Junction of Optically Accelerated Processing and Light-Based Artificial Intelligence
JOLLYBEE setzt die notwendigen Schritte, um den Grenzen elektronischer neuronaler Netze in Bezug auf den Informationsfluss entgegenzuwirken, wie sie etwa durch die erschwerte Skalierung des synaptischen Interconnects oder durch die endliche Bandbreite der Signalverarbeitung gegeben sind.
HARV-EST - Hoeing Automatically through Recognition of Vegetation - Evaluation of a Sustainable Technology
Ziel des Projektvorhabens ist es, Precision Farming Technologien, die in vorhergehenden Projekten entwickelt wurden, auf einem Demonstrator zu integrieren, um tiefgehende quantitative Tests und Evaluierungen durchzuführen um die Funktion des Demonstrators nach zu weisen. Die Leistung des Technologie-Demonstrators wird anhand spezifisch für In-Row-Hackgeräte neu entwickelter Metriken evaluiert, getestet und optimiert.
APPETITE - AI-driven collaborative supply and demand matching platform for food waste reduction in the perishable food supply chain
APPETITE zielt darauf ab, Lebensmittelverschwendung bis zum Jahr 2030 um 10 % durch Prävention zu reduzieren. Ein demonstrativer Prototyp einer kollaborativen Plattform zum Abgleich von Angebot und Nachfrage für Einzel- und Großhändler verderblicher Lebensmittel wird für die Pilotregion Ostösterreich entwickelt und getestet.
AI-Refit - AI-enabled Playful Enhancement of Resilience and Self-Efficacy with Psychological Learning Theory
Der Ausbruch von COVID-19 ist ein globaler Notfall im Bereich der öffentlichen Gesundheit mit vielfältigen, schwerwiegenden Folgen für das Leben der Menschen und ihrer psychischen Gesundheit. Für die psychosoziale Risikominderung wird die AI-Refit Assistenztechnologie beitragen, um in der Krise die Resilienz auf personalisierte, nachhaltige Weise zu stärken, die einzelne Person einzubeziehen und ihre Selbstwirksamkeit auf eine adaptive, und intelligente Weise zu unterstützen.
REINFORCE: Exploiting the potential of reinforcement learning for continuous optimisation of complex and dynamic systems
Ziel von REINFORCE ist es, das Potenzial von Reinforcement Learning zur Lösung von komplexen Steuerungsproblemen in dynamischen Systemen zu bewerten.
ADEQUATe – Analytics & Data Enrichment to improve the Quality of Open Data
Verbesserte Daten schaffen Mehrwert. Frei verfügbare Daten sind für viele Startups ein Schlüssel zum Erfolg. Zur Verbesserung der Datenqualität in Open Data-Portalen wird an innovativen Methoden geforscht.
CI4Clouds – Computational Intelligence for Cloud Masking
Aus wolkig wird heiter. Innovative Computerintelligenz sorgt für automatische Erkennung von Wolken in Satellitenaufnahmen. Unser Wetterbericht von morgen wird damit präziser.
NexGenRWP - Der neue Assistenzroboter macht alles mit
Eine neue Generation von Assistenzrobotern hilft bei der Montage, übernimmt Inspektionsaufgaben und kann jederzeit neue Aufgaben übernehmen.
DynAISEC - Adaptive AI/ML for Dynamic Cybersecurity Systems
Das DynAISEC-Projekt setzt sich zum Ziel, die Cybersecurity (AISEC) entscheidend voranzutreiben. In erster Linie soll der Mangel an Ansätzen für adaptives und inkrementelles Lernen behoben werden, der dafür sorgt, dass gegenwärtige AISEC-Ansätze nicht mit der Dynamik von Cyber-Angriffen und des Netzwerkverkehrs mithalten können.
LogResDat - Datenkreise im Bereich Logistik und Resilienz
Die Resilienz gegenüber kurzfristigen Störungen und langfristigen Veränderungen in der Logistik kann durch unternehmensübergreifenden und multidirektionalen Datenaustausch in Form von Datenkreisen verbessert werden.
openSCHEMA - Open Semantic Collaborative Hierarchical Environment Mapping
In diesem Projekt soll ein offenes und skalierbares Mapping-Framework für autonome mobile Roboter entwickelt werden, um die Automatisierung verschiedener Arbeitsaufgaben zu ermöglichen. Darüber hinaus soll das Problem der robusten Langzeitlokalisierung mit mehreren Agenten in dynamischen Umgebungen gelöst werden.
Erstellung einer Stakeholder- und Diskussions-Basis zur langfristigen Etablierung eines "Datenkreises Energiewirtschaft"
Der Erfolg der Digitalisierung der Energiewende ist vom Mehrwert der zur Verfügung stehenden Daten abhängig. Daher sollen Stakeholder zu bestimmten Daten‐basierten Anwendungsfällen bzw. Themenschwerpunkten unter dem Schirm eines "Datenkreises Industrie 4.0 & Energiewirtschaft" zusammengeführt werden, um durch entsprechende Bereitstellung und Verknüpfung von Daten die Schaffung neuer Produkte und Services zu ermöglichen.
Marie-Theres Holzleitner, Simon Moser, Argjenta Veseli, Katrin Burgstaller, Christoph Müller, Dina Musina
Herausgeber: Bundesministerium für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie
Deutsch, 29 Seiten
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Conquering Data in Austria Technologie-Roadmap für das Programm IKT der Zukunft: Daten durchdringen - Intelligente Systeme
Empfehlungskatalog für die Ausrichtung des FFG Förderprogramms „IKT der Zukunft: Daten durchdringen – Intelligente Systeme“.
Dr. Helmut berger, Dr. michael Dittenbach, Dr. Marita Haas, Dr. Ralf Bierig, Dr. Allan Hanbury, Dr. Mihai Lupu, Dr. Florina Piroi
Herausgeber: BMVIT
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