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Dekobild im Seitenkopf ISMLL
 
Projekte & Kooperationen:

Forschungsprojekte


HyLAP (Start: September 2014)

Eine der größten Herausforderungen im Maschinellen Lernen ist die geeignete Auswahl von Hyperparametern und Modellen, da State-of-the-Art Verfahren wie die Gitter-Suche oder zufällige Hyperparameter-Stichproben viele Durchläufe des Lernalgorithmus erfordern und aus diesem Grund üblicherweise in Rechenzentren statt in Robotern, Autos oder Smartphones durchgeführt werden. Folglich müssen autonome Hyperparameter-Lernverfahren entwickelt werden, die in der Lage sind, bisherige Hyperparameter-Performanz auf anderen Datensätzen und möglicherweise anderen Modellklassen einzubeziehen und somit lernenden Systemen zu ermöglichen, in einem Bruchteil der Zeit zu lernen, der gegenwärtig nötig ist.
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Contact: Nicolas Schilling, Martin Wistuba, Lars Schmidt-Thieme



iTalk2Learn (Start: November 2012)

Das Projekt iTalk2learn hat das Ziel eine Plattform zu entwickeln, die Struktur- und Forschungsaufgaben für Mathematik kombiniert. Hierfür werden kognitive Modelle erstellt, die den lernenden Grundschüler darstellen. Die Plattform wird Schülern ermöglichen durch technisch aktuelle Touchscreens und Sprachsteuerung auf einer natürlichen Weise zu kommunizieren und interagieren.
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Contact: Carlotta Schatten, Lars Schmidt-Thieme



REDUCTION - Reducing Environmental Footprint based on Multi-Modal Fleet management Systems for Eco-Routing and Driver Behaviour Adaptation (Start: September 2011)

REDUCTION focuses on advanced solutions that combine mechanical / measurement technologies with information and communication technologies (ICT) for the management of multi-modal fleets, in order to reduce their environmental footprint.
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Kontakt: Josif Grabocka, Lars Schmidt-Thieme


EFRE-Projekt AcoGPR - Adaptive Contactless Ground Penetrating Radar (Start: Juni 2011)
Das ISMLL entwickelt für die aktuelle Städteplanung und Stadtentwicklung in Kollaboration mit der Universität Braunschweig und der Detectino GmbH aus Hildesheim ein mobiles Radarsystem, mit dem sich unterirdische Versorgungsleitungen aufspüren und automatisch identifizieren lassen. [mehr]
Kontakt: Andre Busche, Lars Schmidt-Thieme

DFG-Projekt Multirelationale Faktorisierungs-Modelle (Start: April 2011)
Faktorisierungs-Modelle sind Modelle des Maschinellen Lernens, die Größen basierend auf Vergangenheitsdaten vorhersagen, z.B. Kundenpräferenzen, Gesundheitsrisiken, etc. Faktorisierungs-Modelle behandeln insb. Probleme, in denen die Interaktion zwischen Objekten vorhergesagt werden soll, über die nicht viele Informationen vorliegen. Das ISMLL forscht bereits seit mehreren Jahren an Faktorisierungs-Modellen. [mehr]
Kontakt: Lars Schmidt-Thieme

RFID-Enhanced Museum for Interactive Experience (REMIX)
(seit Sep. 2010)
Museumsbesuchern fällt es aufgrund der Vielfältigkeit der Ausstellungsstücke manchmal schwer, die für sie interessanten Exponate neben für sie weniger Interessanten zu finden. Die derzeit vorwiegend aus dem World Wide Web bekannten Personalisierungstechniken sind hier ideal geeignet, um dem Besucher "seine" Ausstellung zu zeigen, und direkt auf seine Bedürfnisse einzugehen. Als alleinige Grundannahme wird bei REMIX davon ausgegangen, dass sich Besucher länger die für sie interessanten Exponate ansehen. [mehr]
Kontakt: Alexandros Nanopoulos, Rasoul Karimi

Master Online Intelligente Eingebettete Mikrosysteme (IEMS) (seit Oktober 2007)
Im Rahmen des von der Universität Freiburg angebotenen Online-Weiterbildungsstudiengangs "Master Online Intelligente Eingebettete Mikrosysteme" (IEMS) entwerfen und gestalten wir das Modul "Analytische Methoden" und betreuen die zugehörigen Lehrveranstaltungen. Das Modul vermittelt vertiefte Kenntnisse im Bereich Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik und Differentialgleichungen.
Kontakt: Christoph Freudenthaler, Lars Schmidt-Thieme



Kürzlich abgeschlossene Projekte:
Projekt "Lernende Empfehlungssysteme für Online-Shops" (LEFOS)
(seit Jan. 2008)
Die Universität Hildesheim forscht an Empfehlungssystemen für den Drogeriehandel.
("Kunden, die diesen Artikel gekauft haben, kauften auch") Seit dem 01.04. diesen Jahres weist die Arbeitsgruppe Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen (ISMLL) der Universität Hildesheim mit dem Projekt "Lernende Empfehlungssysteme für Online-Shops" (LEFOS) ein drittes aus EU-Mitteln gefördertes Projekt auf. [mehr]
Kontakt: Artus Krohn-Grimberghe, Lars Schmidt-Thieme

Dynamic Personalization of Multimedia (MyMedia)
(seit Jan. 2008)
Im Projekt MyMedia werden neue Verfahren zur Personalisierung von Multimedia-Inhalten entwickelt. Die Projektpartner sind Microsoft, BBC, BT, Universität Eindhoven, Novay und Microgenesis. [mehr]
Kontakt: Zeno Gantner, Lars Schmidt-Thieme


Siehe auch Abgeschlossene Forschungsprojekte und Vergangene IndustrieKooperationen.