Ein Museum verbindet Vergangenenheit, Gegenwart und Zukunft eines Ortes im Wandel. Linda Schwabl zeigt die Vision eines Gebäudes, das zum Startpunkt und Katalysator für eine zukunftsfähige und klimagerechte Entwicklung werden kann. →
Ziel ist die Erforschung und Entwicklung einer innovativen Lösung zur automatischen Generierung von Stützstrukturen für den 3D-Druck von hochpräzisen Objekten (Zahntechnik). Die KI soll in der Lage sein, die besten Stützstrukturen für ein gegebenes 3D-Modell zu generieren, um eine erfolgreiche und effiziente Produktion zu gewährleisten. Die generierten Stützstrukturen müssen das Objekt während des Druckprozesses ausreichend stabilisieren und eine hohe Druckqualität ohne Fehler oder Verzerrungen gewährleisten. Diese funktionierende KI unterstützt dann sowohl die Qualitätssicherung und die Maschinensteuerung/ -auslastung, beschleunigt aber wesentlich den Ausbau der digitalen, datenbasierten Geschäftsmodelle. →
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. →
