Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz steckt heutzutage in vielen Systemen. Wir sind auf die Absicherung der Technologie in kritischen Bereichen spezialisiert.

Smart Systems

The Pursuit of Smartness in Software-based Systems

In this Fraunhofer IESE blog post series, we will explore the pursuit of smartness in software-based systems. In this initial post, we will discuss the concept of „smart“ within this context, pinpoint what lies at the heart of smart-based systems,…

KI-Vorhersagen auf der Spur – oder: Wie ein gutes Uncertainty Management den Umgang mit KI-Modellen erleichtert

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…

Predictive Maintenance umsetzen: Wie geht das?

Wäre es nicht wunderbar, Sie könnten in die Zukunft schauen und zum Beispiel die Lebensdauer von Ihren Produkten und Systemen vorhersagen? In diesem Artikel sprechen wir, das Fraunhofer IESE, darüber, was Predictive Maintenance ist und für was man es einsetzen…

KI als Hoffnungsträger in der Diagnostik von Seltenen Erkrankungen

Passend zum internationalen »Tag der Seltenen Erkrankungen« am 28.02.2023 möchten wir mit diesem Blog-Beitrag auf KI als Hoffnungsträger in der Diagnostik von Seltenen Erkrankungen eingehen. Obwohl man von Seltenen Erkrankungen spricht, sind allein in Deutschland um die 4 Millionen Menschen…

Causal inference: An introduction on how to separate causal effects from spurious correlations in data

What is causal inference in statistics data science? 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…

KI in der Medizin

Künstliche Intelligenz in der Medizin

Das Sammeln von Gesundheitsdaten gehört für viele von uns bereits zum Alltag. Sogenannte Wearables ermöglichen es, den Status quo unseres Gesundheitsstatus unkompliziert zu erfassen und abzurufen. Dazu zählen Smartwatches oder andere Gesundheitstracker. Sie werden im privaten Umfeld sowie in Arztpraxen…

»AI Innovation Labs« als Tool zur zielgerichteten Ermittlung der KI-Tauglichkeit von Unternehmen

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…

Time Series Analysis: Pattern Recognition

Time Traveling with Data Science: Pattern Recognition, Motifs Discovery and the Matrix Profile (Part 4)

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 für KMU

Agile Machine Learning-Prozesse für KMU

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…

Time Series Analysis: Outlier Detection

Time Traveling with Data Science: Outlier Detection (Part 3)

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…