Ziel ist die Erforschung und Entwicklung einer innovativen Lösung zur automatischen Generierung von Stützstrukturen für den 3D-Druck von hochpräzisen Objekten (Zahntechnik). Die KI soll in der Lage sein, die besten Stützstrukturen für ein gegebenes 3D-Modell zu generieren, um eine erfolgreiche und effiziente Produktion zu gewährleisten. Die generierten Stützstrukturen müssen das Objekt während des Druckprozesses ausreichend stabilisieren und eine hohe Druckqualität ohne Fehler oder Verzerrungen gewährleisten. Diese funktionierende KI unterstützt dann sowohl die Qualitätssicherung und die Maschinensteuerung/ -auslastung, beschleunigt aber wesentlich den Ausbau der digitalen, datenbasierten Geschäftsmodelle. →

Ziel ist die Erforschung und Entwicklung einer innovativen Lösung zur automatischen Generierung von Stützstrukturen für den 3D-Druck von hochpräzisen Objekten (Zahntechnik). Die KI soll in der Lage sein, die besten Stützstrukturen für ein gegebenes 3D-Modell zu generieren, um eine erfolgreiche und effiziente Produktion zu gewährleisten. Die generierten Stützstrukturen müssen das Objekt während des Druckprozesses ausreichend stabilisieren und eine hohe Druckqualität ohne Fehler oder Verzerrungen gewährleisten. Diese funktionierende KI unterstützt dann sowohl die Qualitätssicherung und die Maschinensteuerung/ -auslastung, beschleunigt aber wesentlich den Ausbau der digitalen, datenbasierten Geschäftsmodelle. →

Das „Ernst Reuter Parkhaus“ liegt in zentraler Lage der Augsburger Innenstadt. Welche Chancen würden sich aus einer hybriden Nachnutzung ergeben, die die graue Energie der Bestandskonstruktion in weiten Teilen erhält?→

Das „Ernst Reuter Parkhaus“ liegt in zentraler Lage der Augsburger Innenstadt. Welche Chancen würden sich aus einer hybriden Nachnutzung ergeben, die die graue Energie der Bestandskonstruktion in weiten Teilen erhält?→

Eine Machine-Learning-Anwendung sagt das Patientenaufkommen voraus und erleichtert so die Pflegepersonaleinsatzplanung, um den Personalmangel effizient zu bewältigen.

In Kooperation mit der XITASO GmbH wurde eine Anwendung entwickelt, die mithilfe von Machine Learning das Patientenaufkommen vorhersagt und visualisiert, um die Pflegepersonaleinsatzplanung zu verbessern. Basierend auf historischen Daten wird das Verfahren der Zeitreihenprognose verwendet, wobei Modelle wie Random Forest, SARIMA und Holts Winters seasonal method zum Einsatz kommen. Die Modellgüte wird durch RMSE, MAPE und MAE bewertet. Die Vorhersagen werden in einer benutzerfreundlichen Weboberfläche dargestellt, die es Pflegeeinrichtungen ermöglicht, die Personalplanung bedarfsgerecht zu optimieren. →

Die Wissensvermittlung erfolgt auf kindgerechte Weise mit Illustrationen und Animationen - in Form einer Webanwendung, die mit React entwickelt wurde. Nach einer Erklärung werden die Inhalte durch jeweils ein spielerisches und interaktives Element veranschaulicht. →

detex 2.0 setzt künstliche Intelligenz und hochauflösende Kameras ein, um den Sortierprozess im Textilrecycling zu unterstützen. Durch die Optimierung der Klassifizierung von Kleidungsstücken und die Verbesserung der Störstofferkennung wird eine effizientere Verarbeitung von Alttextilien ermöglicht. →

detex ist ein KI-basiertes System zur automatischen Klassifizierung von Altkleidung für ein vereinfachtes Sortierverfahren im Recyclingprozess. →

detex ist ein KI-basiertes System zur automatischen Klassifizierung von Altkleidung für ein vereinfachtes Sortierverfahren im Recyclingprozess. →

Ein Forschungsprojekt, welches sich mit der Erkennung von Schwachstellen in C und C++ Code mit Hilfe von Large Language Models befasst. →