Drittmittelprojekte -external fundings

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

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

Freie Universität Berlin

Prof. Dr. Daniel Göhring

01.11.2020 — 31.12.2023

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.

Fairness und Effizienz in Fahrzeug-Routing-Problemen

Freie Universität Berlin

Dr. Martin Aleksandrov, Prof. Dr. Christoph Benzmüller

01.05.2022 — 30.04.2024

Die Deutsche Ethikkommission Automatisiertes und Vernetztes Fahren hat 2017 Grundsätze zum gesellschaftlichen Nutzen verwandter Technologien in der Zukunft postuliert. Technologisches Vertrauen ist ein wesentliches Merkmal, das sich aus diesen Prinzipien ergibt und erfordert, dass neue ...

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 ...

KIS-M - KI-basiertes System für vernetzte Mobilität

Freie Universität Berlin

Prof. Dr. Daniel Göhring

01.01.2022 — 30.06.2024

KIS-M will ein KI-basiertes System für eine vernetzte Mobilität erproben, dass die Herausforderungen des autonomen, fahrerlosen Betriebs und der bedarfsgerechten Bedienung dynamisch wachsender Gebiete bewältigt. Dazu werden die notwendigen Voraussetzungen durch nutzerzentrierte Technikentwicklung ermittelt und die Interaktion Mensch-Maschine in der Leitstelle, auf der Straße und in den Fahrzeugen (Fahrgastführung) erprobt.