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Smarte, Adaptive und Lernbare Systeme für Alle, Teilvorhaben: Adaptives UI

Smarte, Adaptive und Lernbare Systeme für Alle, Teilvorhaben: Adaptive Systeme Lkw

STARK Erforschung, Entwicklung und Demonstration von autonomen wasserstoffbasierten Nahverkehrsfahrzeugen im ländlichen Raum der sächsischen Lausitz

Ready for the future: Inductive Charging - Next Generation, Teilvorhaben: Konzeptionierung und Automatisierung interoperabler, bidirektionaler Fahrzeugeinheiten, Standardisierung und Validierung induktiver Ladesysteme

Adaptive Umgebungsabhängige Lokalisierung von autonomen Fahrzeugen durch Methoden der künstlichen Intelligenz, Teilvorhaben C_HYDROGENIOUS LOHC NRW GmbH

Smarte, Adaptive und Lernbare Systeme für Alle, Teilvorhaben: Anforderungsanalysen, Erklärbarkeitskonzepte (XAI), Konzeptentwicklung, Softwarekommunikationsprotokolle, Benutzerzustanderkennung

Adaptive Umgebungsabhängige Lokalisierung von autonomen Fahrzeugen durch Methoden der künstlichen Intelligenz, Teilvorhaben B_Hermann-Josef-Stiftung Erkelenz

Plattform für energieeffiziente KI-Prozessoren in mobilen Anwendungen

Adaptive Umgebungsabhängige Lokalisierung von autonomen Fahrzeugen durch Methoden der künstlichen Intelligenz, Teilvorhaben D_Robert Bosch GmbH

Digitalisierung und Steigerung der stofflichen Verwertung von Altholz durch interoperable und materialerkennende Sortierung und innovative Zerkleinerungsverfahren, Teilvorhaben 2: Entwicklung maßgeschneiderter Zerkleinerungsverfahren für Altholz

Das Gesamtziel des Vorhabens besteht in einer Steigerung der stofflichen Verwertung von Altholz durch - Entwicklung altholzgerechter, innovativer Sortier- und Zerkleinerungsverfahren - Generelle Steigerung der Wirtschaftlichkeit der stofflichen Altholznutzung durch eine maßgeschneiderte, auf den Rohstoffeigenschaften basierende Weiterverarbeitung - Orientierende Versuche zur Erhöhung der Rohstoffqualität als Voraussetzung für die Produktion von Holzwerkstoffplatten - Erprobung innovativer Sortierverfahren zur Entfernung kritischer Fehlwürfe aus ansonsten stofflich zu verwertenden Altholzsortimenten Das vorgeschlagene Konzept - Fusion der Signale optischer bildgebender Verfahren (Farbkameratechnik) mit NIR-Spektroskopie bei Auswertung durch Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (Deep Learning) in Kombination mit innovativer Zerkleinerungstechnik - hat das Potenzial, die Sortierung und Verwendung von Altholz deutlich zu verbessern. Methoden der künstlichen Intelligenz haben bereits in zahlreichen anderen Anwendungsgebieten, z.B.im maschinellen Bildverstehen, autonomen Fahren und in der Spracherkennung, zu signifikanten Fortschritten geführt.

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