Projekte und Produkte

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  • ArGUS

    Abwehr von Gefahren durch unbemannte Flugsysteme

    Drohnen rechtzeitig detektieren und klassifizieren: Im BMBF-Projekt ArGUS wurde ein Assistenzsystem zur situationsbewussten Abwehr von Gefahren durch unbemannte Flugsysteme entwickelt.

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  • © Fraunhofer IOSB (mit Material von stock.adobe.com)

    Machine-Learning-Anwendungen im operativen Dauereinsatz erfordern besondere Tools für (Weiter-)Entwicklung und Pflege.

    MLOps basierend auf den Erfahrung in vielen KI-Anwendungsdomänen bestmöglich zu realisieren und soweit möglich zu automatisieren, ist Ziel eines gleichnamigen Eigenforschungsprojekts. Dazu wurde eine Softwaresuite entwickelt, die vielfältige Werkzeuge für die Erstellung maschineller Lernanwendungen und das Training der ML-Modelle integriert.

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  • OCEAN2020

    Realisierung der vernetzten martimen Überwachungs- und Aufklärungsmission der Zukunft

    Bei multinationalen Verteidigungsoperationen auf Ebene der EU oder der NATO ist der Austausch von Überwachungs- und Aufklärungsdaten wesentlich, um rasch handeln zu können.

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  • Das Projekt hat zum Ziel, den Betrieb von Drohnen sicherer zu machen - durch Anbindung des U-Space an Datenquellen zu relevanten Gefahreninformationen inklusive Monitoring der Drohnenzustände, KI-basierter Entscheidungsunterstützung sowie Kommunikationskonzepten.

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  • Schutz kritischer maritimer Infrastrukturen

    Heterogene unbemannte Gruppe intelligenter Wasserfahrzeuge (HUGIN)

    Das HUGIN-Projekt setzte sich zum Ziel, die Zusammenarbeit und Kooperation von intelligenten, autonomen Wasserfahrzeugen zu erforschen und zu verbessern. Algorithmen und Technologien aus unterschiedlichsten Bereichen, wie der Künstlichen Intelligenz, der Datenanalyse oder der Regelungstechnik wurden so integriert, dass der Gesamtdemonstrator, bestehend aus mehreren Fahrzeugen in verschiedenen Szenarien Missionen selbständig planen und ressourcen-optimiert ausführen konnte.

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  • PREVISION

    Prädiktion und visuelle Intelligenz sicherheitsrelevanter Informationen

    Ziel von PREVISION ist es, Strafverfolgungsbehörden bei der Erfassung und Auswertung großer, heterogener Datenmengen mittels moderner Methoden der künstlichen Intelligenz zu unterstützen. Die hierdurch ermöglichte Verbesserung der Prävention und Aufklärung von Delikten im Bereich der organisierten Kriminalität trägt zur Erhöhung der öffentlichen Sicherheit bei.

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