Die Anforderungen der Endabnahme an die Mitarbeiter wurde mithilfe von UNAs überprüft. KI-Potentiale wurden identifiziert und vorgeschlagen.
mehr Info© Tekon Prüftechnik GmbH
Die Schäden an den schutzbeschichteten Proben für den Unterboden von Automobilen werden größtenteils durch den ML-basierten Objektdetektor erkannt. Diese analysierten Informationen können erweitert werden, um verschiedene Defekttypen zu klassifizieren, die geometrischen Größen der Defekte zu messen und die Lage der Fehler zu erkennen.
mehr Info© IFO Institut für Oberflächentechnik GmbH
Durch Einsatz von KI können wichtige Informationen aus Patentdokumenten automatisiert extrahiert werden und in einer strukturierten Form (z.B. als Wissensgraph) für die weitere Verwendung zur Verfügung gestellt werden.
mehr Info© Pixabay/pexels.com
In dem Quick Check wurden historische Daten aus dem Einkauf analysiert sowie Dashboards konzipiert, um ein effektiveres Lieferanten-Monitoring zu ermöglichen.
mehr Info© Wilhelm Vogel GmbH Antriebstechnik
Im Rahmen des Quick Check wurden bestehende Ansätze zur effizienten Operationsplanung und Einbestellung von Patienten, möglichst ohne Wartezeiten, verbessert.
mehr Info© Artur Tumasjan
Im Rahmen des Quick Checks ist ein Konzept zur Bestückung von Maschinen für das Stanzen von Schraubenköpfe als kollaborative Applikation erarbeitet worden. Die Applikation ist als mobile Roboter-Plattform und mittels Bin-Picking-Lösung konzeptioniert.
mehr Info© Fraunhofer IPA
Durch die Berechnung des Winkels zwischen einem Reinigungswerkzeug und dem orthogonalen Blickwinkel der Bohrung soll eine automatisierter Reinigungsvorgang ermöglicht werden.
mehr Info© Gutekunst GmbH
Im Quick Check „Informationsextraktion aus medizinischen Publikationen“ wurde die Erstellung von Zulassungsunterlagen (Core Dossiers) betrachtet und es wurde evaluiert, wie mit KI die Extraktion von Informationen aus medizinischen Studien unterstützt werden kann.
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Für die Erstellung von Digitalen Zwillingen für Hochspannungsschaltanlagen ist die Qualität der gescannten Punktwolken entscheidend. Durch den Einsatz von KI-Methoden können die Punktwolken automatisiert bewertet werden.
mehr Info© Frederik Seiler, Fraunhofer IPA
Im Bereich der Sharing Economy stellt die effiziente Rückgabe eine große Herausforderung dar. Durch den Einsatz von KI kann diese weitestgehend automatisiert werden.
mehr Info© Fraunhofer IPA, Akkurent GmbH
Auslagerung rechenintensiver Operationen in eine 5G-Edge-Cloud.
mehr Info© Neura Robotics
Die Anforderungen der Endabnahme an die Mitarbeiter wurde mithilfe von UNAs überprüft. KI-Potentiale wurden identifiziert und vorgeschlagen.
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Die Schäden an den schutzbeschichteten Proben für den Unterboden von Automobilen werden größtenteils durch den ML-basierten Objektdetektor erkannt. Diese analysierten Informationen können erweitert werden, um verschiedene Defekttypen zu klassifizieren, die geometrischen Größen der Defekte zu messen und die Lage der Fehler zu erkennen.
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Durch Einsatz von KI können wichtige Informationen aus Patentdokumenten automatisiert extrahiert werden und in einer strukturierten Form (z.B. als Wissensgraph) für die weitere Verwendung zur Verfügung gestellt werden.
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In dem Quick Check wurden historische Daten aus dem Einkauf analysiert sowie Dashboards konzipiert, um ein effektiveres Lieferanten-Monitoring zu ermöglichen.
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Im Rahmen des Quick Check wurden bestehende Ansätze zur effizienten Operationsplanung und Einbestellung von Patienten, möglichst ohne Wartezeiten, verbessert.
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Im Rahmen des Quick Checks ist ein Konzept zur Bestückung von Maschinen für das Stanzen von Schraubenköpfe als kollaborative Applikation erarbeitet worden. Die Applikation ist als mobile Roboter-Plattform und mittels Bin-Picking-Lösung konzeptioniert.
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Durch die Berechnung des Winkels zwischen einem Reinigungswerkzeug und dem orthogonalen Blickwinkel der Bohrung soll eine automatisierter Reinigungsvorgang ermöglicht werden.
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Im Quick Check „Informationsextraktion aus medizinischen Publikationen“ wurde die Erstellung von Zulassungsunterlagen (Core Dossiers) betrachtet und es wurde evaluiert, wie mit KI die Extraktion von Informationen aus medizinischen Studien unterstützt werden kann.
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Für die Erstellung von Digitalen Zwillingen für Hochspannungsschaltanlagen ist die Qualität der gescannten Punktwolken entscheidend. Durch den Einsatz von KI-Methoden können die Punktwolken automatisiert bewertet werden.
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Im Bereich der Sharing Economy stellt die effiziente Rückgabe eine große Herausforderung dar. Durch den Einsatz von KI kann diese weitestgehend automatisiert werden.
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Auslagerung rechenintensiver Operationen in eine 5G-Edge-Cloud.
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Die Anforderungen der Endabnahme an die Mitarbeiter wurde mithilfe von UNAs überprüft. KI-Potentiale wurden identifiziert und vorgeschlagen.
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Ein zentraler Schwerpunkt des KI-Fortschrittzentrums ist die direkte Kooperation mit Industrieunternehmen: Machbarkeitsstudien (Quick Checks) und Projekte zur Entwicklung erster Prototypen (Exploring Projects) von KI-Anwendungen. Darüber hinaus zielen Konsortialprojekte und Innovationsnetzwerke auf einen unternehmensübergreifenden Austausch ab.
Für das autonome Fahren sind große Mengen bereits gelabelter Daten nötig, um erfasste Szenen verstehen zu können. Da das manuelle Labeling sehr aufwendig ist, soll ein automatisches Pre-Labeling-System entwickelt werden, das aufgenommene Daten vorunterteilen kann.
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Das Projekt zur automatisierten fertigungsbegleitenden Prüfung von Verbindungselementen am KI-Fortschrittszentrum definiert die Zukunft der Qualitätskontrolle in der Industrie neu.
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Für die Versorgung der Patienten in Krankenhäusern mit den einzelnen Mahlzeiten werden in den Zentralküchen der Service GmbH Schwarzwald verschiedenste Speisen anhand der Kundenwünsche vorportioniert und anschließend ausgeliefert.
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Bei Gefahrguteinsätzen muss die Feuerwehr Bild- und Videodaten schnell auswerten können, um z.B. Chemikalienaustritt schnell zu erkennen. Ein ML-Algorithmus beschleunigt diese Auswertung, indem er Gefahrgut-Klassifikationen und Stoffnummern auf Fotos automatisch ermittelt.
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Beim Training von KI-Modellen und insbesondere neuronalen Netzen werden große Mengen von Daten benötigt. Aktuelle Forschungen zeigen, dass nicht alle Trainingsbilder gleich viel wert sind. So haben minderwertige Daten keinen oder sogar einen negativen Einfluss auf KI-Modelle und können ohne Genauigkeitseinbuße entfernt werden, um Kosten zu reduzieren.
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Durch Einsatz von KI können im IT-Recruiting für bestimmte Projektausschreibungen besonders geeignete ermittelt werden. Hierbei kommen vor allem Methoden des Deep Learnings und der maschinellen Textanalyse (NLP) zum Einsatz.
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Der Quick Check zeigte die erfolgreiche Anwendung eines automatisierten, durch red-teaming inspirierten Analyseansatzes auf Grundlage von Bedrohungskonsolidierungen, gekoppelt mit einem lernenden System zur Berücksichtigung betriebswirtschaftlicher Grenzen bei der Maßnahmenauswahl zur regelmäßigen, ressourcensparenden Durchführung von Risikoanalysen.
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Industrieroboter nehmen seit Jahrzehnten eine Schlüsselrolle in der Fertigungsautomatisierung ein, während die Verkaufszahlen stetig wachsen. Zwar könnten sie in Zeiten des Fachkräftemangels dazu beitragen, Produktionskapazitäten aufrechtzuerhalten, diese sogar zu erhöhen oder auch zur Qualitätsverbesserung beizutragen, allerdings steht die Frage der Wirtschaftlichkeit all diesen Mehrwerten noch oft gegenüber.
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In einer Verkaufsabteilung sollen die Quote von erreichten Kunden pro Anruf und verkauften Maschinen pro Anruf durch das KI-basierte Vorschlagssystem CustoReach erhöht werden.
mehr InfoData analytics for sustainable healthcare
Das Netzwerk DASH Board knüpft an die politischen und gesellschaftlichen Entwicklungen sowie den aktuellen Diskurs an und greift die Lücken aktueller Datennutzung auf, um neue Ansätze zu entwickeln. Der Umgang mit Gesundheitsdaten, der die souveränen Versicherten in den Mittelpunkt stellt, die Garantie eines hohen Datenschutzniveaus bietet, Vertrauen vermittelt, aber zugleich forschungskompatibel und für die Leistungserbringenden von hohem Nutzen ist, bewegt sich in einem Spannungsfeld unterschiedlicher Erwartungen und Interessen.
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Fraunhofer-Gesellschaft | KI-Fortschrittszentrum »Lernende Systeme und Kognitive Robotik«