KI-gestützte Transkription historischer Druckschriften
Im Projekt werden ausgewählte Schriften des 18. Jahrhunderts mit Hilfe moderner Technologien untersucht. Mithilfe von Large Language Models (LLM) und Vision Language Models (VLM) werden sowohl die historischen Schriften als auch die Sprache analysiert.
Ein zentrales Ziel ist es, die Buchinhalte in ein strukturiertes Ausgabeformat – beispielsweise eine Datenbank – zu übertragen, um sie der weiteren wissenschaftlichen Analyse zugänglich zu machen.
Visuelles Feedback in Therapiesystemen
Im Rahmen unseres aktuellen Projekts erforschen wir, wie visuelles Feedback die Aktivierung und Motivation von Patienten in der Bewegungstherapie unterstützen kann.
In Zusammenarbeit mit dem MotionComposer – einem innovativen Therapiesystem, das Bewegungen in wohlklingende Töne umwandelt – erweitern wir das Konzept um eine visuelle Komponente.
Durch den Einsatz von KI-gestützter, bildbasierter Posenerkennung wird die Körperhaltung der Nutzer erfasst und verschiedene visuelle Rückmeldungen generiert.
KI-basierte Satellitendaten-Analyse
Im Rahmen der Zusammenarbeit werden unterschiedliche Anwendungsfälle systematisch analysiert und methodische Bausteine für eine skalierbare KI-Pipeline zur Verarbeitung multispektraler Daten der Sentinel-Satelliten des EU-Copernicus-Programms entwickelt und validiert.
Ein besonderer Fokus liegt auf der Konzeption und Erprobung geeigneter Machine-Learning-Methoden zur Integration, Modellierung und Interpretation der heterogenen Datenströme.