LAVIS' mission is smart data: Our expertise covers various aspects of data analysis pipelines, from signal processing over AI to user interaction. Our group is a member of the research focal area Smart Systems for Man and Technology and of the DCSM department at RheinMain University of Applied Sciences .
ATRIUM addresses the real-time simulation and visualization of bulk materials following a new data-based approach based on machine learning instead of physically motivated equations. Using the results from classical calculations, training data is generated and a suitable regression model is developed to train a convolutional predictor. This promises a considerable speed-up, which e.g. facilitates more detailed and realistic visualization.
[more]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]Mit Code Buddy soll ein neuartiges KI-System entstehen, welches für Softwareentwickler die Rolle eines Progammier-Partners einnimmt: Code Buddy empfiehlt automatisch vorhandene Lösungen und adaptiert diese falls geeignet direkt. Unser Forschungsbeitrag besteht in einem neuartigen KI-Ansatz, dessen Training auf großen Datenmengen von Open-Source Code erfolgt. Da keine Daten vorliegen, welche Code-Stellen füreinander relevant sind, wird ein spezieller unüberwachter Ansatz entwickelt, in dem ein neuronales Netz – bestehend aus einer Suchkomponente und einer Generatorkomponente – autonom lernt, zum Füllen von Lücken hilfreiche Code-Passagen zu finden.
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