Drittmittelprojekte -external fundings

Nachfolgend eine Auswahl der drittmittelfinanzierten Projekte des Dahlem Centers for Machine Learning and Robotics.

Autonome Shuttles & Co im digitalen Testfeld Stadtverkehr

Freie Universität Berlin

Prof. Dr. Daniel Göhring

01.01.2020 — 31.12.2021

Zielsetzung des Projektes Shuttles&Co ist der Realbetrieb einer Flotte von automatisierten Elektro-Kleinbussen (Level 4-5) als wichtige Ergänzung des Berliner Mobilitätssystems, die Verbesserung der hochzuverlässigen und hochverfügbaren Basisfunktionen des autonomen Fahrens, die Erprobung ...

CIRTEX - KI-basierte Auswertung von Ramanspektroskopie und Bildanalyse für optimiertes Alttextilrecycling

Freie Universität Berlin

Raúl Rojas

01.01.2020 — 31.12.2022

Im Vorhaben CIRTEX werden Hardware und Software für die optimale Trennung von Recyclingstoffen in neuartigen Sortierstraßen entwickelt. Die FU Berlin übernimmt die Entwicklung von Methoden des maschinellen Lernens, um die spektroskopischen Daten auszuwerten. Gewünscht ist, anhand dieser Daten die Materialzusammensetzung in Echtzeit zu ermitteln. Zunächst wird eine Datenbasis für das maschinelle Lernen erstellt. Dafür sollen vorhandene Datenbanken von Produktdaten in ein geeignetes Format gebracht werden. Die spektroskopischen Daten von bekannten Materialien werden ermittelt und diese mit den Produktdaten assoziiert. Von dieser Datenbasis ausgehend, werden tiefe neuronale Netze trainiert und deren Ausgaben mit den Ergebnissen aus Random Forests verglichen. Mit den tiefen Netzen werden wir eine hohe Genauigkeit erzielen und mit den Entscheidungsbäumen können wir eine Ebene der Erklärbarkeit der Resultate einbauen. In der zweiten Teilaufgabe des Projektes geht es darum, anhand von Bildern der Kleidungsstücke, so wie sie auf dem Förderband liegen, den Typ, die Farbe, das Hautpmaterial und sonstige relevante Faktoren zu ermitteln, so dass eine Empfehlung für das Weiterleiten an Second-Hand Läden gegeben wird. Beschädigte Kleidungsstücke sollen aussortiert werden, so wie solche die wenig Weiterverkaufsmöglichkeiten bieten. Dafür sollen die Daten von Kooperationspartnern verwendet werden, die solche Second-Hand Online-Angebote betreiben. Diese Partner wissen, aus ihren Verkaufszahlen, welche Kleidungsstücke am besten weiterverkauft werden können und haben Merkmale davon registriert. Die Herausforderung liegt daran, Klassifikatoren zu trainieren die anhand von Videodaten von den Merkmalen auf die Wiederverkaufbarkeit schließen können.

H2020 - HIVEOPOLIS

Freie Universität Berlin

Tim Landgraf

01.04.2019 — 31.03.2024

We aim for establishing a community of world-class actors in the emerging field of bio-hybrid honeybee-technological systems that research the path towards a novel living technology (HIVEOPOLIS) employing a new paradigm that embeds technology (sensors, actuators, robots, algorithms) in a living ...

Learning the Language of the Brain

Freie Universität Berlin

Tim Landgraf

01.01.2020 — 30.09.2021

Today's Brain Machine Interfaces (BMIs) are limited by our lack of knowledge about the internal dynamics of neurons and neural networks, yet a couple of successful clinical applications like electrical brain stimulation and neuroprosthetics have already emerged. The require manual customization and patient training, and are based on models that have to build in assiduous experimental work. We propose that a machine learning system could find meaningful stimulation parameters much quicker, by simultaneously building an internal model of the neural tissue, and maximizing the bandwidth of the channel into the biological networks.

Robotik in der Neurobiologie

Freie Universität Berlin

Tim Landgraf

01.09.2016 — 31.03.2022

Tiere, Menschen und Maschinen steuern Ziele an, indem sie eine Fülle von Umweltsignalen registrieren und verarbeiten. Das winzige Gehirn der Honigbiene ist zu solchen Navigationsleistungen fähig, aber über die beteiligten neuronalen Mechanismen ist nichts bekannt. Ganz offensichtlich müssen ...