LAVIS (Learning and Visual Systems)
Welcome to the Working Group LAVIS ("Learning and Visual Systems")
LAVIS' mission is data analysis: Our expertise covers various aspects of data analysis pipelines, from signal processing over AI to user interaction. Our group is part of the research focal area Smart Systems for Man and Technology and of the DCSM department at RheinMain University of Applied Sciences .
Prof. Dr. Ralf Dörner 
Prof. Dr.-Ing. Biying Fu 
Prof. Dr. Dirk Krechel 
Prof. Dr. Ulrich Schwanecke 
Prof. Dr. Adrian Ulges 
Prof. Dr.-Ing. Martin Weier Project Highlights
VaStNet
Digitale Wertströme stellen Modelle von Produktionsprozessen dar und sind häufig so komplex, dass ihre Modellierung bis heute überwiegend Simulationsspezialisten vorbehalten ist. Genau hier setzt das Vorhaben VaStNet an: Ziel ist es, Nutzer KI-gestützt bei der Modellierung korrekter Wertströme zu unterstützen. Hierzu sollen Lernverfahren entstehen, die den Wertstromexperten als digitale Assistenten unterstützen.
[more]DeepWeather
Während numerische Wettermodelle eine mittelfristig gute Prognose großflächiger Trends erlauben, werden aktuelle Verfahren noch in sehr groben Rastern von mehreren km berechnet. In DeepWeather werden moderne KI-Verfahren auf Basis von lokalen Wetterdaten aus dem Internet-of-Things für eine hochaufgelöste Wettervorhersage entwickelt. Der innovative Lösungsansatz besteht dabei in der dynamischen Interpolation bestehender Wettermodelle mittels Regression durch künstliche neuronale Netze.
[more]Flow Lens
In unserer digital vernetzten Welt ist es wichtig und gleichzeitig zunehmend schwieriger, den Überblick über die Akteure und Vorgänge in Rechnernetzen zu bewahren. Hier kategorisiert Flow Lens die Akteure (oder “Knoten”) sowie die zwischen ihnen ausgetauschten Daten (oder “Flows”) innerhalb von Computernetzen, so dass Netzwerkexperten interaktiv ein KI-Modell für "ihr" Netz anlernen können. Sind die Vorgänge im Netz kategorisiert, wird es möglich, ungewöhnliches und verdächtiges Verhalten sowie Anomalien aufzuzeigen.
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