Forschungsfelder

Forschungs- und Kompetenzfelder

Das RCAI erforscht vielfältigste Teilaspekte der Künstlichen Intelligenz.
Bei der Erarbeitung und Umsetzung von Konzepten verfolgt das RCAI einen ganzheitlichen Ansatz und führt verschiedene KI-Technologien mit dem Domänenwissen der Labore sowie ethischen, sozialen und rechtlichen Überlegungen zusammen.

Computer Vision

Bildklassifikation

Klassifikation von Bildern und Mikroskopaufnahmen

Bildrekonstruktion

Rekonstruktion unvollständiger Bilddaten

Bildsegmentierung

Segmentierung von medizinischen Bildern und Mikroskopaufnahmen

Edge AI

Miniaturisierung und Integration von maschinellen Lernverfahren zur Bildauswertung in Sensorknoten

Medizinische Bildanalyse

Einsatz von Methoden der Bildverarbeitung für medizinische Analysen und Assistenzsysteme

Objektdetektion

Erfassung und Identifikation von Objekten und in verschiedensten Szenarien

Positionserkennung

Bildbasierte Ermittlung der Position und Orientierung von Objekten

Visuelles Monitoring

Visuelle Überwachung und Inspektion im industriellen Umfeld

Computational Linguistics

Akustische Spracherkennung

Elektroakustik und maschinelles Lernen zum Verständnis gesprochener Sprache

Sprachverarbeitende Systeme

Gesprochensprachliche Dialogsysteme und multimodale Sprachverarbeitung

Strategische Textanalyse

Auswertung von Texten in Nachrichten und sozialen Medien zur Risikoanalyse

Textbasierte Erkennung von Cyberangriffen

Natural Language Processing zur Erkennung komplexer Spear-Phishing-Attacks

Signal- & Zeitreihenanalyse

Akustische Lokalisation

Lokalisierung von Objekten anhand akustischer Signale

Edge AI

Hardwarebeschleunigte Datenauswertung direkt im Sensorknoten

Monitoring

Überwachung von Produktionsprozessen anhand verschiedenster Sensordaten

Predictive Maintenance

Früherkennung von Fehlern und Defekten anhand von Signalen aus dem Produktionsumfeld

Smart City and Environment

Auswertung von Smart Meter- und Sensordaten zur Steigerung von Effizienz und Nachhaltigkeit

Simulation und Prognose

Biomedizinische Simulation

Virtuelle Menschmodelle und Blutströmungssimulation

Digitale Zwillinge

Digitale Zwillinge für Produktion, Gebäude und Infrastruktur

Data Augmentation

Simulationsmodelle auf Basis und zur Ergänzung der Finite-Elemente-Methode

Szenarienmethoden

Prognose komplexer Szenarienverläufe, unter anderem zur Krisenbewältigung

Verhaltensprognose für Stromnetze

Prädiktion von Lasten sowie Wirk- und Blindleistung

Strömungsmechanik

Simulation der Strömungsmechanik

Simulation von Fertigungsverfahren

Herstellbarkeitsbewertung additiv gefertigter Bauteile

Mustererkennung

Anomalieerkennung

Erkennung neuartiger Ausreißer, beispielsweise zur Defekt- und Fehlerdetektion in der Produktion oder zur Erkennung von Betrug, Cyberangriffen und Krisensituationen

Biomedizinische Klassifikation

Früherkennung von Krankheiten und Rehabilitationsstadien anhand medizinischer Daten

Mustererkennung im Energiesektor

Erkennung von Mustern im Nutzungsverhalten, Stromverbrauch und Stromnetzzustand

Planung, Steuerung und Optimierung

Industrielle Optimierung

Planung von Fertigungsprozessen und Fabriklayouts mit Reinforcement Learning

Planung und Optimierung der Stromversorgung

Optimierte Netzausbauplanung und intelligentes Strommanagement

Spiele

Reinforcement Learning für Computerspiele

Generierung

Generierung neuer Bauteilgeometrien

Erzeugung synthetischer Bauteildaten für die Fertigung

Netzwerk- und Layoutgenerierung

Synthetische Erzeugung möglicher Topologien und Layouts, beispielsweise für Stromnetze und Fabriken

Übergreifende technologische Aspekte

Mathematische Grundlagen

Mathematische Grundlagen neuronaler Netze

Physics-Informed AI

Kombination von Künstlicher Intelligenz und bekannten, physikalischen Modellen

Quantum AI

Quantum Machine Learning und Optimierungsalgorithmen für Quantencomputer

Reproducibility Engineerung

Best Practices zur Sicherstellung der Reproduzierbarkeit im Software Engineering und Datenmanagement

Wirtschaftliche Aspekte

Gründungsförderung

Aus- und Neugründungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz

IT-Management

Management von Informationstechnologien wie Cloud Computing im Unternehmenseinsatz

Personalmanagement

Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Personal- und Organisationsentwicklung

Rechnungswesen

Automatisierung und Effizienzsteigerung von Rechnungs- und Berichtswesen mit KI

Wissenstransfer

Best Practices zur Wissensvermittlung in Industrie und Gesellschaft

Ethische, rechtliche und soziale Aspekte

Empirische Sozialforschung

Untersuchung sozialer Aspekte von Künstlicher Intelligenz mit Methoden der empirischen Sozialforschung

Technikfolgenabschätzung, Innovations- und Technikfolgenforschung

Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz in den Bereichen Mobilität, Energie, Gesundheit, Informations- und Kommunikationstechnik

Angewandte Ethik

Ethische Aspekte und Rahmenbedingungen beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz