Der Umgang mit Unsicherheiten stellt bei der Nutzung von KI-Vorhersagen in vielen Anwendungsbereichen einen entscheidenden Faktor dar. Das gilt insbesondere in der Medizin und beim autonomen Fahren. In der Medizin kann der Umgang mit Unsicherheit dazu beitragen, dass sich KI-Modelle…
Farmers around the world, including in the EU, face many challenges. Their daily work and businesses need to be rethought in order to reduce the negative impact on the environment and achieve a sustainable economy in the long term. For…
Predictive Maintenance ist ein proaktiver Instandhaltungsansatz, bei dem vorausgesagt wird, wann Anlagen oder Maschinen wahrscheinlich ausfallen werden, und wodurch Instandhaltungsmaßnahmen entsprechend geplant und eingeleitet werden können. Ziel von Predictive Maintenance ist es, Ausfallzeiten zu minimieren, Instandhaltungskosten zu senken und die…
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 a paper (link) on the applications of statistical…
Nowadays, it has become almost inconceivable to imagine agriculture without sensors, whether they are simple GPS devices to help farmers optimize their work in the fields, monitor livestock, or more complex equipment allowing advanced monitoring of animals (e.g. animal welfare…
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…
Die fortschreitende digitale Transformation stellt die Informatik vor die Herausforderung, immer komplexer werdende Systemlandschaften zu entwerfen. Im Bereich des Software Engineerings werden Digitale Ökosysteme entwickelt, die hauptsächlich darauf ausgerichtet sind, neue Geschäftsmodelle zu erschließen. Im Internet der Dinge treiben Innovationen…
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 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…
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…
