Personalisierte KI für die eigene Gesundheit mit einem Nutrition Hypercubes. Durch eine automatisierte Auswertung werden individuelle Nährstoffkombinationen direkt mit den Symptomen des Patienten analysiert.
Wie das funktioniert?
Wie gelingt Kooperation zwischen lernenden autonomen Systemen? Wie definieren sich sichere Interaktionen, und wie können diese verifiziert werden? Dies und vieles mehr wurde im AI-Fusion Projekt zusammen mit Fraunhofer IKS erforscht.
TRAIL Research Lab
Als Technology-Research & Artificial Intelligence Learning (TRAIL) Lab entwickeln und erforschen wir KI-basierte Lösungen für industrielle Herausforderungen. Unser Ziel ist es, innovative Methoden aus der Künstlichen Intelligenz in praxisnahe Use-Cases zu übertragen. Dabei liegt unser Fokus auf verschiedenen Anwendungssäulen, von industriellen Prozessen, über das Gesundheitswesen bis hin zu neuartigen Ansätzen im Bereich des Quantencomputing in Kooperation mit unserem Schwester-Lab (QAR-Lab). Damit schaffen wir einen Brückenschlag zwischen Grundlagenforschung und Anwendung, der sowohl Wissenschaft als auch Wirtschaft nachhaltig prägt.
Applied AI
Im Bereich Applied AI erforschen wir, wie wir KI-Methoden gezielt in industriellen Use-Cases einsetzen. Unser Fokus liegt darauf, komplexe Prozesse effizienter zu gestalten, datengetriebene Entscheidungen zu ermöglichen und konkrete Mehrwerte für Unternehmen zu schaffen.
AI for Health
Mit AI for Health untersuchen wir, wie Künstliche Intelligenz die Gesundheitsversorgung von morgen verbessern kann. Dabei entwickeln wir Ansätze für präzisere Diagnosen, personalisierte Therapien und intelligente Systeme, die Ärztinnen und Ärzte wirksam unterstützen.
Quantum AI
In Quantum AI erforschen wir, wie die Verbindung von KI und Quantencomputing neue Dimensionen des maschinellen Lernens eröffnet. Unser Ziel ist es, Algorithmen zu entwickeln, die Probleme lösen können, an denen klassische Systeme bislang scheitern – und so die Zukunft der KI entscheidend mitzugestalten.
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