Artificial Intelligence

Kompetenzen

Unsere Forschungsgruppe spezialisiert sich auf die Bereiche der dezentralen Informationsverarbeitung, Edge Computing und die Integration von Cyber-Physical Systems (CPS) sowie Internet of Things (IoT)-Technologien. Wir konzentrieren uns auf das Design und die Implementierung von Algorithmen, die die effiziente Verarbeitung und Analyse der von diesen Systemen generierten Daten erleichtern, mit dem Ziel, ihre Interoperabilität, Reaktionsfähigkeit und Nutzbarkeit in realen Anwendungen zu verbessern.

Indem wir unseren Horizont erweitern, vertiefen wir uns in semantische KI, um Maschinen zu ermöglichen, Daten nicht nur zu "lesen", sondern im Kontext menschlicher Kognition zu "verstehen". Dieses Unterfangen beinhaltet die Schaffung von Algorithmen zur Interpretation komplexer Datenstrukturen und der Bedeutungen hinter menschlicher Sprache, wodurch die Mensch-Maschine-Interaktion durch intuitivere und effektivere Systeme verbessert wird.

Offene Einladung zur Zusammenarbeit: Wir sind bestrebt, neue Projekte und Kooperationen zu erkunden, die unsere Expertise nutzen, um innovative Lösungen zu schaffen. Ob es darum geht, semantische KI in neuen Bereichen anzuwenden, nachhaltige Technologie voranzutreiben oder gesellschaftliche Herausforderungen anzugehen, wir laden Partner aus Wissenschaft, Industrie und dem Start-up-Ökosystem ein, sich uns auf dieser Reise zur Schaffung transformativer technologischer Lösungen anzuschließen.

Leitung

Dr. Lejla Begic Fazlic
Dr. Lejla Begic Fazlic
Beschäftigte FB Umweltplanung/Umwelttechnik - FR Informatik

Standort

Birkenfeld | Gebäude | Raum

Publikationen

2022
  • L. Begic Fazlic, A. Halawa, A. Schmeink, R. Lipp, L. Martin, A. Peine, M. Morgen, T. Vollmer, S. Winter, and G. Dartmann. A novel hybrid methodology for anomaly detection in time series. International Journal of Computational Intelligence Systems, 15(1):1-16, 2022,  highlighting our expertise in handling complex data analysis challenges.
2021
  • Peine, A. Hallawa, J. Bickenbach, G. Dartmann, L. B. Fazlic, A. Schmeink, G. Ascheid, C. Thiemermann, A. Schuppert, R. Kindle, L. Celi, G. Marx, and L. Martin. Development and validation of a reinforcement learning algorithm to dynamically optimize mechanical ventilation in critical care. https://www.nature.com/articles/s41746-021-00388-6.pdf  npj Digit. Med., 2021, showcasing our commitment to impactful healthcare innovations.

Laufende Projekte

Abgeschlossene Projekte

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