Kompetenzen

Am SICIM werden verschiedene Aspekte des maschinellen Lernens sowohl mathematisch-theoretisch als auch anwendungsorientiert erforscht.

Schwerpunkte der theoretischen Forschung sind u.a. :

• interpretierbare KI-Systeme
• KI-Modelle bei limitierten Ressourcen (Smart-Systems KI)
• Entscheidungssicherheit von KI-Klassifikationssystemen
• Robustheit von KI-Systemen

Anwendungsorientierte Problemstellungen sind u.a.:

• Modellkonfidenz und Zurückweisungsstrategien 
• Transferlernen
• intelligente Sensorfusion

 Bearbeitete Anwendungsfelder sind u.a.:

• Bioinformatik und Medizin
  • Diagnose-Support
  • Analyse von Sequenzdaten in der Molekularbiologie
  • Spectral fingerprinting in der Landwirtschaft
• Sensor-Datenanalyse und Sensorfusion in technischen Systemen
  • Smart Sensor systems
  • Objekterkennung im autonomen Fahren
  • Banknotendetektion
• KI für komplexe technische Systeme
  • Bewegungsdetektion und -analyse von Personen
  • Anlagensteuerung