prenode im Beirat: Beratung in übergreifenden Forschungsprojekten

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Unterstützung durch Fachwissen

prenode bringt aktiv Know-how zu Machine Learning und KI-Entwicklung in verschiedene Forschungsprojekte ein. Durch unsere Position in den Beiräten von zwei Verbundprojekten können wir interdisziplinäres Wissen und Erkenntnisse austauschen. So können wir Expertise zu technischen Themen einbringen und lernen gleichzeitig die Bedürfnisse und Anforderungen der beteiligten Partner kennen.

Konkret sind wir an den Projekten “Intelligente Diagnostik” der Innovationsallianz BW und “IMPRESS” der Hahn-Schickard-Gesellschaft und des Hohenstein Instituts für Textilinnovation beteiligt.

Intelligente Diagnostik in der Medizin

Das Projekt “Intelligente Diagnostik” hat das Ziel, mithilfe von KI Hauttumore zu erkennen. Derartige medizinische Diagnosen erfordern üblicherweise speziell geschultes Fachpersonal, ein KI-gestützter Ansatz könnte die Verfügbarkeit der Screenings hingegen deutlich erhöhen und somit regelmäßige Untersuchungen unterstützen.

Voraussetzung für die Entwicklung des Systems sind jedoch hochwertige medizinische Daten. Diese sind entscheidend für das Modelltraining und besonders wichtig, da die Daten der Patienten privat gehalten werden müssen. An dieser Stelle kommt das dezentrale Verfahren von prenode ins Spiel: Durch den Einsatz von Federated Learning und Transfer Learning ermöglichen wir die Entwicklung von ML-Modellen an getrennten Standorten – ohne die Zentralisierung sensibler Daten.

Mehr Informationen zum Projekt auf der innBW Website.

Das Projekt wird durchgeführt von:

Das Projekt wird gefördert durch das Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Tourismus Baden-Württemberg.

FZI - Forschungszentrum InformatikHahn-Schickard-GesellschaftNMI – Naturwissenschaftliches und Medizinisches InstitutILM – Institut für Lasertechnologien in der Medizin und Messtechnik

Monitoringkonzept in gewerblichen Wäschereien

Das Projekt “IMPRESS” beschäftigt sich mit der intelligenten Prozessautomatisierung in Wäschereibetrieben. Für die Entwicklung eines Monitoringkonzepts wird ein System aus Sensoren mit einer KI-basierten Steuerung kombiniert.

Die durch KI unterstützte Steuerungseinheit könnte hierdurch sowohl die Prozessqualität als auch die Ressourceneffizienz der Anlagen erhöhen. prenode hilft bei der Entwicklung von Machine Learning Modellen über die verschiedenen Einrichtungen hinweg. Letztlich könnte eine erfolgreiche Implementierung des Systems den Weg ebnen für weitere Automatisierungsschritte in diesem Bereich.

Erfahren Sie mehr über das Projekt auf der Website der Hahn-Schickard-Gesellschaft.

Projektpartner:

Unterstützung und Förderung erfolgen durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie.