Forschung Warum Fine-Tuning von ASR bei Low-Resource-Sprachen immer noch scheitert – und wie wir das ändern können 15. Oktober 2025 Fine-Tuning von ASR bleibt für Low-Resource-Sprachen komplex. Am Beispiel Marathi zeigen wir sprachliche, technische, ethische Hürden und Wege zu inklusiverer KI.... Weiterlesen
Forschung KI-Labels – Wie sie Orientierung bieten und Vertrauen schaffen können 23. Juli 2025 KI-Labels können Kommunikationslücken schließen und Vertrauen in KI fördern. Eine Nutzer*innenstudie zeigt: Übersichtlich, vergleichbar und zugänglich für Expert*innen sowie Personen ohne technischen Hintergrund bieten sie Hilfe für nachhaltige, fundierte Entscheidungen. ... Weiterlesen
Grundlagen Wie KI dabei half, Neutrinos aus unserer Galaxie zu entdecken 09. Juli 2025 Das IceCube-Neutrino-Observatorium konnte erstmals Neutrinos aus der Milchstraße nachweisen. Möglich wurde das durch neue KI-Tools, die eine genauere Analyse der beobachteten Ereignisse erlaubten.... Weiterlesen
Forschung Der FRIES Trust Score: Wie die Vertrauenswürdigkeit von KI quantifiziert werden kann 11. Juni 2025 Wie kann die Vertrauenswürdigkeit von KI-Modellen objektiv und systematisch gemessen werden? Der FRIES Trust Score bietet einen strukturierten Ansatz, um Transparenz und Vergleichbarkeit in Modellen und Datensätzen zu fördern.... Weiterlesen
Anwendung Computer Vision in der Hoflogistik: Robustes Object Tracking in Echtzeit 22. Mai 2025 Smartere Logistik mit Echtzeit-Object Tracking: Mehr Effizienz, klare Insights und weniger Fehler. Jetzt Technologien und Anwendungsfelder entdecken – für mehr Überblick im Yard.... Weiterlesen
Grundlagen ASR-Modelle optimieren: Mit Fine-Tuning zu mehr Genauigkeit und Flexibilität 30. April 2025 Durch Fine-Tuning werden vortrainierte ASR-Modelle für bestimmte Aufgaben verbessert und an neue Sprachen, Akzente und Bereiche angepasst. Dieser Prozess verbessert die Genauigkeit und erfordert dabei weniger Rechenaufwand als das Training von Modellen von Grund auf.... Weiterlesen
Forschung Action Space Design – Reinforcement Learning für Roboter Skills 09. April 2025 Praktiker verlassen sich bei der Auswahl von Aktionsräumen für Roboter-Lernaufgaben in der Regel auf ihre Intuition. Diese Studie untersucht die Auswahl von Aktionsräumen für verschiedene Aufgaben und Roboter und bietet praktische Richtlinien für die Roboterlerngemeinschaft. ... Weiterlesen
Forschung Splitting Stump Forests: Ein Modell zur genauen „Komprimierung“? 19. März 2025 Edge AI ermöglicht die lokale Bereitstellung von KI-Modellen für effiziente Datenverarbeitung, aber die Optimierung ist eine Herausforderung. Dieser Beitrag untersucht Splitting Stump Forests (SSF), eine leistungsstarke Kompressionstechnik für eine effiziente Edge-AI-Bereitstellung.... Weiterlesen
Grundlagen Maschinelles Lernen in der Produktionstechnik: Potentiale für Effizienz und Innovation 26. Februar 2025 Maschinelles Lernen transformiert die Produktionstechnik durch datengetriebene Optimierung, hybride Modelle und Expertenwissen. Innovation, Effizienz und interdisziplinäre Zusammenarbeit eröffnen neue Wege für wirtschaftlich nachhaltige, intelligente Fertigungssysteme für diverse Industrieanwendungen.... Weiterlesen
