Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz steckt heutzutage in vielen Systemen. Wir sind auf die Absicherung der Technologie in kritischen Bereichen spezialisiert.

KI als Hoffnungsträger in der Diagnostik von Seltenen Erkrankungen

Passend zum internationalen »Tag der Seltenen Erkrankungen« am 28.02.2023 möchten wir mit diesem Blog-Beitrag auf KI als Hoffnungsträger in der Diagnostik von Seltenen Erkrankungen eingehen. Obwohl man von Seltenen Erkrankungen spricht, sind allein in Deutschland um die 4 Millionen Menschen…

Causal inference: An introduction on how to separate causal effects from spurious correlations in data

What is causal inference in statistics data science? While „correlation does not imply causation“, it is possible to identify causal effects even in data that does not come from randomized controlled trials. Our AI expert, Dr. Julien Siebert, just published…

KI in der Medizin

Künstliche Intelligenz in der Medizin

Das Sammeln von Gesundheitsdaten gehört für viele von uns bereits zum Alltag. Sogenannte Wearables ermöglichen es, den Status quo unseres Gesundheitsstatus unkompliziert zu erfassen und abzurufen. Dazu zählen Smartwatches oder andere Gesundheitstracker. Sie werden im privaten Umfeld sowie in Arztpraxen…

»AI Innovation Labs« als Tool zur zielgerichteten Ermittlung der KI-Tauglichkeit von Unternehmen

KI-Systeme stellen Unternehmen vor große Herausforderungen. Sogenannte »AI Innovation Labs« können dazu beitragen, bestehende Hürden zu bewältigen. Sie sind ein Methoden- und Werkzeugbaukasten, um die richtigen KI-getriebenen Geschäfts- und Anwendungsfälle für Ihr Unternehmen zu identifizieren, Prototypen mit KI-Technologie zu erstellen…

Time Series Analysis: Pattern Recognition

Time Traveling with Data Science: Pattern Recognition, Motifs Discovery and the Matrix Profile (Part 4)

In Part 4 of our Fraunhofer IESE blog series on „Time Traveling with Data Science“, we continue our journey in the field of time series analysis. In this blog post, our experts from Fraunhofer IESE and our guest author Markus…

Agile Machine-Learning-Prozesse für KMU

Agile Machine Learning-Prozesse für KMU

Agile Machine Learning-Prozesse können für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) ein wahrer Erfolgsfaktor sein: Agile Praktiken haben sich als großer Vorteil bei der Entwicklung von Software-Systemen bewährt. Mit dem Wandel zu datengetriebenen Produkten und Dienstleistungen müssen nun jedoch diese Software-Entwicklungsprozesse…

Time Series Analysis: Outlier Detection

Time Traveling with Data Science: Outlier Detection (Part 3)

In our blog series on „Time Traveling with Data Science“, we previously introduced different tasks in time series analysis. In this blog post, we now present the task of Outlier Detection. Outliers are data so different from others that one…

Künstliche Intelligenz für Leitstellen

Künstliche Intelligenz für Leitstellen und Lagezentren – Human Factors und Grundlagen der Entscheidungsunterstützung im Projekt SPELL (Teil 2)

Im zweiten Teil unserer Blog-Serie zum Projekt SPELL geben wir einen vertieften Einblick in menschliche Faktoren der Leitstellenarbeit. Außerdem stellen wir vor, wie Künstliche Intelligenz sowie neue Technologien und Methoden für intelligente Systeme, die im Projekt SPELL entwickelt werden sollen,…

Infra-Bau 4.0 – Eine digitale Plattform für den Infrastrukturbau

Umplanungen sind in der Baubranche an der Tagesordnung und führen immer wieder zu Problemen. Dabei werden die Potenziale einer durchgehenden Digitalisierung aktuell nur unzureichend genutzt. Insbesondere bestehen große Defizite bei der Vernetzung von IT- und IoT-Systemen. Dies wirkt sich häufig…

Scope Compliance

Scope Compliance – Die Rolle des Anwendungskontexts im Machine Learning

Im Rahmen unserer Blogreihe »Scope Compliance« beschäftigen wir uns mit der Bedeutung des Anwendungskontexts im Machine Learning. Im ersten Beitrag klären wir ein häufig anzutreffendes Missverständnis auf und arbeiten seine Implikationen für die Praxis heraus. Sie erfahren, warum es entscheidend…