Insekten sterben weltweit in bisher nie dagewesenem Maßstab. Diese besorgniserregende Entwicklung untersuchen wir mit Hilfe des Indikatororganismus Hingbiene: Wir wollen gemeinsam mit Imker*innen bundesweit Bienenstöcke mit Sensortechnik auszustatten und Daten über den Zustand im Innenraum aufzuzeichnen. Die Messwerte werden mit weiteren Datenquellen fusioniert (Wetter, Standort, epidemiologischer Verlauf im Umfeld). Durch Methoden der künstlichen Intelligenz, Sensorfusion und maschinelles Lernen werden Informationen sichtbar gemacht, die in den einzelnen Datenkanälen verborgen bleiben würden. Bei großflächigem Einsatz der Sensorbeuten entsteht eine umfassende Datenbasis, die Forschung zu den Ursachen, der Verbreitung und den Verläufen von Krankheiten ermöglicht.

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Kann die Vernetzung der urbanen Imkerei und Agrikultur eine nachhaltige und gemeinschaftliche Lebens- und Wirtschaftsweise im urbanen Raum unterstützen? Dieser Frage geht das Projekt anhand von Reallaboren auf Stadtteilebene nach um ein realitätsnahes agentenbasierten Simulationsmodell zu entwickeln, das diese Frage auch unter veränderlichen Rahmenbedingungen beantworten kann.

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Der Frauenanteil in Informatikstudiengängen und -berufen ist mit rund 20 Prozent in Deutschland nach wie vor sehr niedrig. Dies zu ändern und den Anteil von Frauen in der Informatik nachhaltig zu erhöhen, hat sich das jetzt gestartete Verbundprojekt SMILE auf die Fahne geschrieben: Anhand des hochaktuellen Themas der intelligenten Umgebungen sowie eines darauf abgestimmten didaktischen Konzepts soll der Zugang zu Informatikthemen für junge Frauen und Mädchen geschaffen und kontinuierlich gefördert werden. Als Lern- und Experimentierumgebungen in dem überregionalen Projekt dienen dabei u.a die Labore der Arbeitsgruppe für Kognitive Neuroinformatik im Fachbereich 3 an der Universität Bremen.

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Honigienen hatten es noch nie so schwer wie heute. Die Varroamilbe, ungehemmter Einsatz von Pestiziden und gleichzeitig noch wachsende Monokulturen setzen ihnen zu. Das Resultat ist ein erschreckender Verlust von Wild- und Honigbienen. Gemeinsam mit Partnern aus ganz Deutschland haben wir daher dieses Projekt ins Leben gerufen. Wir wollen dazu anregen, herkömmliche Handlungsweisen neu zu bewerten und gegebenenfalls zum Wohle der Bienengesundheit zu verändern und zu erweitern. Unser Ansatz ist es, Bienenstöcke mit Sensortechnik auszustatten und Daten über den Zustand im Innenraum aufzuzeichnen. Die Messwerte werden über kognitiv motivierte Algorithmen mit weiteren Datenquellen fusioniert (Wetter, Standort, epidemiologischer Verlauf im Umfeld).

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Ziel ist die Entwicklung einer Reihe autonomer und sicherer, weil optimaler, Fahrmanöver für (Elektro-)Autos im Stadtverkehr. Dabei sollen unterschiedliche Manöver, die besonders im fahrgastspezifischen Assistenzbereich relevant sind, modelliert, auf einem realen Fahrzeug bestmöglich umgesetzt und getestet werden. Zu solchen Manövern gehören z.B. echtzeitfähige Brems-und Ausweichstrategien, automatisches Einparken, selbständige Parkplatzsuche (auch im Parkhaus), Engstellenassistent, Brems- und Fahrspurassistent und viele weitere Manöver. Ein konkretes Szenario ist die automatische Bereitstellung von Car-Sharing Fahrzeugen direkt beim Fahrgast, d.h. autonome Fahrzeuge können aus einem zentralen Car-Pool angefordert werden und finden ihren Weg sowie die Parklücke vor dem Haus des Nutzers selbständig.

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In dem Projekt SmartFarm soll eine Methodik entwickelt werden, die es automatisiert erlaubt erneuerbare Energien (Solar- und Windkraft) gewinnbringend für KMLB einzusetzen. Hierzu werden (aus technischer Sicht), drei aufeinander aufbauende Phasen bearbeitet: Zuerst werden automatisiert Daten eines KMLB erfasst und ein minimalsensorisches Messsystem wird entwickelt. Auf Basis der so gewonnen Daten werden hochgenaue Prognosemodelle entwickelt, die die Produktion regenerativer Energieversorgungssysteme und KMLB-Verbraucher vorhersagen.

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