ACSDE
Adaptive Crossmodale Sensordatenerfassung

Adaptive Crossmodale Sensordatenerfassung

was wird geforscht?

Das Projekt Adaptive Crossmodale Sensordatenerfassung ordnet sich in den Schwerpunkten Cognitive Systems sowie Data Science ein. Der Kern des Projektes ist die robuste und effiziente Erfassung und Verarbeitung von Sensordaten.

Dazu ist es bei einem crossmodalen Ansatz, der Bild-, Audio- und Signale medizinischer Sensorig verarbeiten soll, notwendig, dass optimale probabilistische und Machine-Learning Verfahren identifiziert und angewandt werden.

Diese Resultate können bei der crossmodalen Kombination von Signalen eingesetzt werden, damit sich die Informationen gezielt ergänzen und anreichern können.
Innerhalb des Projektes werden zur Identifikation optimaler Verfahren verschiedene Ansätze verfolgt. Es wird die Steuerung von Sensoren zur Informationsgewinnung verbessert, um sicherzustellen, dass in kürzerer Zeit hinreichende oder mehr Informationen gewonnen werden können als bisher.

Adaptive Crossmodale Sensordatenerfassung

wie wird geforscht?

Adaptive Crossmodale Sensordatenerfassung

wer forscht
zusammen?

Timo Gerkmann

Prof. Dr.

UHH
Projektkoordinator

Tobias Knopp

Prof. Dr.

TUHH
Projektpartner

Simone Frintrop

Prof. Dr.

UHH
Projektpartner

Alexander Schlaefer

Prof. Dr.

TUHH
Projektpartner

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Dazu ist es bei einem crossmodalen Ansatz, der Bild-, Audio- und Signale medizinischer Sensorig verarbeiten soll, notwendig, dass optimale probabilistische und Machine-Learning Verfahren identifiziert und angewandt werden.

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Diese Resultate können bei der crossmodalen Kombination von Signalen eingesetzt werden, damit sich die Informationen gezielt ergänzen und anreichern können.
Innerhalb des Projektes werden zur Identifikation optimaler Verfahren verschiedene Ansätze verfolgt. Es wird die Steuerung von Sensoren zur Informationsgewinnung verbessert, um sicherzustellen, dass in kürzerer Zeit hinreichende oder mehr Informationen gewonnen werden können als bisher.

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Dazu ist es bei einem crossmodalen Ansatz, der Bild-, Audio- und Signale medizinischer Sensorig verarbeiten soll, notwendig, dass optimale probabilistische und Machine-Learning Verfahren identifiziert und angewandt werden.

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