Neues Projekt an der Hochschule Landshut entwickelt selbstlernende Methode für die Herstellung von Batterien und will damit Deutschland im weltweiten Wettbewerb stärken
Für den bereits angekündigten „Anton Fink Wissenschaftspreis für Künstliche Intelligenz (KI)“, der 2022 erstmals von der Technischen Hochschule Deggendorf (THD) verliehen werden soll, wurden nun die Details und Teilnahmebedingungen bekannt gegeben. Gewinnen können Einzelpersonen, Startups, Hochschulen, Forschungsinstitute, Stiftungen oder auch Unternehmen. Voraussetzung sind bahnbrechende Leistungen bei der Erforschung, Entwicklung oder praktischen Anwendung von KI. Der Preis ist mit 10.000 Euro dotiert.
Das vom BMBF geförderte Projekt „Open Digital Lab for You (DigiLab4U)“ hat sich zum Ziel gesetzt, eine digitalisierte Laborumgebung für Lehre und Forschung zu entwickeln und dafür reale und virtuelle IoT-Labore standortübergreifend zu vernetzen. Um diese Plattform zu erweitern, waren innovative Labore aufgerufen, sich am Projekt zu beteiligen. Aus den Einreichungen wählte das Konsortium insgesamt acht international renommierte Einrichtungen aus. Einer der Gewinner ist das Innovationslabor der Hochschule Landshut.
Professor Dr.-Ing. Stephan Tremmel, Inhaber des Lehrstuhls für Konstruktionslehre und CAD an der Universität Bayreuth, ist für eine innovative Forschungsidee auf dem Gebiet der Wälzlager-Technologien mit dem “Future Technology Award” der Schaeffler FAG Stiftung ausgezeichnet worden. Der Award ist mit 100.000 Euro dotiert und wurde von der Stiftung in diesem Jahr erstmalig vergeben.
Mikroskopische Bilder von Gewebeschnitten lassen sich jetzt viel einfacher auswerten – mit einem innovativen digitalen Tool. Dafür haben zwei Würzburger Forscher gleich drei Preise bekommen.
Hochschule Landshut startet Forschungsprojekt mit dem Münchner KI-Unternehmen deepc, um die Sicherheitsstandards bei der Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der medizinischen Bildgebung zu automatisieren
Künstliche Intelligenz (KI) kann medizinisches Personal in der Diagnostik unterstützen. Sie zu trainieren erfordert allerdings den Zugriff auf ein schützenswertes Gut: medizinische Daten. Ein Forschungsteam der Technischen Universität München (TUM) hat eine Technik entwickelt, die die Privatsphäre der Patientinnen und Patienten beim Trainieren der Algorithmen schützt. Anwendung findet die Technik nun erstmals in einem Algorithmus, der in Röntgenbildern Pneumonien erkennt.
Reflexe schützen unseren Körper – etwa, wenn wir die Hand von einer heißen Herdplatte zurückziehen. Solche Schutzmechanismen könnten auch für Roboter hilfreich sein. Im Interview erklären Prof. Sami Haddadin und Johannes Kühn von der Munich School of Robotics and Machine Intelligence (MSRM) der Technischen Universität München (TUM), warum „Schläge auf die Finger“ von Testpersonen Grundlagen für die Roboter von morgen schaffen können.
Einen Satelliten bauen mit Künstlicher Intelligenz an Bord, die im Weltraum trainiert wird: Für dieses Projekt erhält der Würzburger Professor Hakan Kayal 2,6 Millionen Euro vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie.
Ein Forschungsteam der Technischen Universität München (TUM) hat ein neues Frühwarnsystem für autonome Fahrzeuge entwickelt, das mit Künstlicher Intelligenz aus Tausenden realen Verkehrssituationen lernt. Eine Studie in Zusammenarbeit mit der BMW Group zeigt, dass das System bei heutigen selbstfahrenden Entwicklungsfahrzeugen bereits sieben Sekunden im Voraus mit mehr als 85 Prozent Genauigkeit vor einer potenziell kritischen Situation warnen kann, die die Autos noch nicht allein meistern können.
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