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