Das Forschungsprojekt behandelte den gezielten Einsatz von intelligenten Cloud Computing und Big Data Analytics Ansätzen für kleine und mittelständische Unternehmen. Dabei wurden drei inhaltliche Ebenen betrachtet: I) Technische Komponenten, II) Datenstrukturen und -analyse (in der Cloud), sowie III) Datenbasierte Geschäftsmodellinnovationen und Services. →
Den Mitarbeitenden bei swa Netze fehlt ein Überblick über den Bestand an verwendbaren Ersatzteilen und Notfallmaterial. Wünschenswert wäre ein Tool zur Fachabteilungsübergreifenden Bestandsführung, mit dem sich Materialbestände konsolidieren und nachhaltig wiederverwenden lassen, um Geld und Ressourcen zu sparen. →
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. →
In Zusammenarbeit mit XITASO haben wir einen Messe-Showcase entwickelt, der die Objekterkennung und -segmentierung mittels neuronaler Netze präsentiert. Durch den Einsatz von RGB- und Infrarot-Kameras werden Verkehrsteilnehmer, wie Fahrradfahrer und Fußgänger, unter verschiedenen Umgebungsbedingungen erkannt. Dabei kommen vortrainierte Modelle wie YOLOv8 und Mask R-CNN zum Einsatz, die nachträglich auf Infrarot-Daten feinabgestimmt wurden, um eine zuverlässige Erkennung auch bei schlechten Lichtverhältnissen zu ermöglichen. →
Ein Chatbot, der es Bürgerinnen und Bürgern der Stadt Augsburg noch leichter machen soll, Services der Bürgerbüros und Informationen von der Verwaltung zu erhalten. →
Ein Forschungsprojekt, welches sich mit der Erkennung von Schwachstellen in C und C++ Code mit Hilfe von Large Language Models befasst. →
