KI-LiveS

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Zusammenfassung

Auf der Grundlage von bestehenden Anwendungen und Problemstellungen in der Industrie wurde in KI-LiveS untersucht, wie aktuelle Forschungsergebnisse aus den Bereichen des Maschinellen Lernens und Künstlicher Intelligenz (KI) sinnvoll in der Industrie verwendet werden können.

Um dieses Wissen in die unterschiedlichen Unternehmen zu tragen, wurden Datenbestände, die aus betrieblichen Anwendungen stammen, verwendet, um lösungsorientierte KI-Lösungen zusammen mit den Unternehmen zu entwickeln.

Zu diesem Zweck wurde im Rahmen des Projekts ein KI-Labor gegründet, welches die interdisziplinäre Arbeit der Projekt- und Unternehmenspartner vereinfacht.

Laufzeit

Projektstart 01.10.2019
Projektende 31.03.2022

Das Ziel

Das KI-Labor für verteilte und eingebettete Systeme untersucht, wie deutschen Unternehmen Kompetenzen zu topaktuellen universitären Forschungserkenntnissen im Themenbereich Künstliche Intelligenz vermittelt werden können.

Weiterführende Links

Projektpartner

UDE

Technische Universität Dortmund

Universitätsklinikum Essen

  • Zentrum für Epidemiologie

Publikationen

  • Cichiwskyj, Christopher; Schmeißer, Stephan; Qian, Chao; Einhaus, Lukas; Ringhofer, Christopher; Schiele, Gregor
    Elastic AI: System support for adaptive machine learning in pervasive computing systems
    In: CCF Transactions on Pervasive Computing and Interaction, Jg. 3, 2021, Nr. 3, S. 300 – 328
    DOI
  • Burger, Alwyn Johannes; Cichiwskyj, Christopher; Schmeißer, Stephan; Schiele, Gregor
    The Elastic Internet of Things - A Platform for Self-Integrating and Self-Adaptive IoT-Systems with Support for Embedded Adaptive Hardware
    In: Future Generation Computer Systems, Jg. 113, 2020, S. 607 – 619
    DOI
  • Cichiwskyj, Christopher; Qian, Chao; Schiele, Gregor
    Time to Learn: Temporal Accelerators as an Embedded Deep Neural Network Platform
    In: IoT Streams for Data-Driven Predictive Maintenance and IoT, Edge, and Mobile for Embedded Machine Learning: Second International Workshop, IoT Streams 2020, and First International Workshop, ITEM 2020, Co-located with ECML/PKDD 2020 ; Ghent, Belgium, September 14-18, 2020 ; Revised Selected Papers / 2nd International Workshop on IoT Streams for Data-Driven Predictive Maintenance ; IoT Streams 2020 ; September 14-18, 2020, Ghent, Belgium / Gama, João; Pashami, Sepideh; Bifet, Albert; Sayed-Mouchaweh, Moamar; Fröning, Holger; Pernkopf, Franz; Schiele, Gregor; Blott, Michaela (Hrsg.). Cham: Springer, 2020, S. 256 – 267
    DOI