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BaSynaos – Intelligente Verschmelzung von Intralogistik und Produktion in der Fabrik der Zukunft

Nach zweijähriger Laufzeit schließen die SYNAOS GmbH und das DFKI das Satellitenprojekt BaSynaos erfolgreich ab. In BaSynaos haben das Softwareunternehmen SYNAOS und das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz eine Online-Prozessplanung für Intralogistik und Produktion im Basissystem für Industrie 4.0 entwickelt. BaSynaos startete am 1. März 2021 und wurde vom Bundesministerium…

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Eine neue Heimat für Forschung und Innovationen im Handel

Das Innovative Retail Laboratory des DFKI zieht in den co:hub66 in Saarbrücken.   Das Innovative Retail Laboratory (IRL) des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) wird in den co:hub66 in Saarbrücken umziehen. Der Ortswechsel bietet eine interessante Chance für das IRL, das als einzigartige Forschungs- und Demonstrationsplattform anwendungsnahe Entwicklungen für…

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Neuro-mechanistische Modellierung kombiniert datengetriebene Modelle mit Domänenwissen

Doppelinterview mit Prof. Dr. Verena Wolf und Prof. Dr. Antonio Krüger Prof. Dr. Verena Wolf ist seit 1. Januar 2023 Leiterin des neuen Forschungsbereichs Neuro-mechanistische Modellierung am DFKI Saarbrücken. Sie ist Professorin für Informatik an der Universität des Saarlandes (UdS) und hat dort den Lehrstuhl für Modellierung und Simulation inne.…

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Neuer DFKI-Forschungsbereich unter Leitung von Prof. Verena Wolf

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz schärft zum 1. Januar 2023 sein Forschungsportfolio: Am Standort Saarbrücken hat der neue Forschungsbereich Neuro-mechanistische Modellierung unter Leitung von Dr. Verena Wolf, Professorin für Informatik an der Universität des Saarlandes, seine Arbeit aufgenommen. Im Zentrum des Forschungsbereichs Neuro-mechanistische Modellierung steht die Frage, wie man…

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Anomalien und Fehler im Produktionsprozess frühzeitig erkennen – Forschungsprojekt AIQUAMA gestartet

Anomalien und Fehler im Produktionsprozess verursachen hohe Kosten und wirken sich negativ auf Nachhaltigkeit und Produktivität aus. Gelingt es, solche Fehler unmittelbar bei ihrem Auftreten zu erkennen, dann können kostenintensive Nacharbeiten, aufwendige Endprüfungen und Lieferverzögerungen vermieden werden. Das deutsch-tschechische Forschungsprojekt AIQUAMA (AI-based Quality Management for Smart Factories) untersucht den Einsatz…

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