Projektziel ist die bedarfsorientierte Weiterentwicklung von Robotik im Sinne der Anwender:innen und der Aufbau eines Netzwerks von Anwender: innen und technischen Entwickler:innen zur Unterstützung von Bewohnenden mit Demenz.

Zweck des Projekts ist es, Open Educational Resources (OER) voranzubringen, indem zwei verknüpfte Ziele verfolgt werden: Digitale Kompetenzen zur Generierung von OER sollen mittels KI unterstützt und community-basierte Metriken entwickelt werden, um eine Kultur des Teilens weiter zu etablieren.

Es sollen Weizensorten entwickelt werden, die auch bei reduziertem Stickstoffeinsatz eine hohe Backqualität gewährleisten. Durch die Integration fortschrittlicher Vorhersagemethoden und die Nutzung bestehender Datensätze streben wir eine nachhaltige Weizenproduktion an, die sowohl die Umwelt schont…

Entwicklung eines Simulationstools, das Büroflächenbedarfe prognostizieren und Potenziale für Flächensuffizienz aufzeigen kann.

Zielsetzung des Projekts: Aufbau eines systematischen Dialogs zwischen den Technologieentwickler:innen und Forscher:innen sowie den Interessenvertreter:innen der älteren Menschen/Gesundheitseinrichtungen (einschliesslich des medizinischen, Pflege- und Dienstleistungspersonals, des Managements, der…

Das ConCLAS-Projekt leistet Pionierarbeit bei der Deep-Learning-Analyse von EEG-Daten mit hoher Datendichte und kombiniert diese mit einer geschlossenen Echtzeit-Hirnstimulation. Die daraus resultierende Technologie verbessert die von der Tosoo AG und der TI Solutions AG entwickelten nicht-invasiven…

Auf einer Intensivstation sind das zeiteffiziente Auffinden, das genaue Verständnis und die Befolgung von Standardarbeitsanweisungen (SOP/Standard Operating Procedure) entscheidend für die Gewährleistung einer optimalen Behandlung und der Sicherheit der Patient:innen. Um dieses Problem anzugehen,…

ZHAW und Betty Bossi führen gemeinsam eine Vorstudie zu einem Forschungsprojekt auf dem Gebiet der Nachhaltigkeitsbewertung von Rezepten durch.

Wir entwickeln ein innovatives Deep-Learning-Modell, das auf die effiziente Klassifizierung von Geräuschen von Orthopteren (Heuschrecken) zugeschnitten ist, die mit Smartphones in der freien Natur aufgenommen wurden. Dieser Fortschritt verspricht ein schnelles und nachhaltiges…

In ersten Feldversuchen hat sich gezeigt, dass die Klassifikationsmodelle unter Realbedingungen wenig robust gegenüber Noise sind. Die Anpassung der Länge der gezeigten Eingangssignale (2^20 statt 2^14 samples) konnte dieses Problem scheinbar beheben. Im folgenden wurden die Modelle neu trainiert…

Im Projekt Radio Signal Unsupervised and Transfer Learning soll untersucht werden, wie die bisherigen Modelle genutzt werden können, um Signale unbekannter Klasse z.B. nach Ähnlichkeit zu ordnen. Die Anwendung eines solchen Systems wäre z.B.: Mustererkennung in einer Sammlung von unbekannten…

Ziel ist ein Online-Simulationsmodell auf Basis der Kombucha-Fermentation zu entwickeln. Dabei soll ein Datensatz zur Kombucha-Fermentation mit verschiedenen Parametern und Analysenergebnissen erstellt werden. Ausserdem soll ein Kombucha Online-Simulationsmodell inkl. Fragestellungen erstellt…

Die Fokus-Uhr ist eine Smartwatch, die Kindern mit ADHS hilft, sich auf Schularbeiten zu konzentrieren. Unsere Uhr erkennt mangelnde Aufmerksamkeit und fördert gezielt den Fokus. Angesichts einer ADHS-Prävalenz von 5-7% bei Kindern ist dies eine innovative Alternative zu Medikamenten und Therapie.

The project will provide farmers with information on optimal fertiliser application based on Digit Soil technology, reducing costs and pollution while providing access to reliable soil bulk density measurements for obtaining carbon credits.

Die Automatisierung in dynamischen Umgebungen - in der Landwirtschaft, im Gesundheitswesen oder in der Kleinserienfertigung - ist begrenzt. Starre Industrieroboter versagen in diesen komplexen Umgebungen. Der Schlüssel zu einer flexibleren, anpassungsfähigen und sicheren Automatisierung ist eine…

KI-gestützte Klassifizierung von Insektengeräuschen ermöglicht nicht-invasive Überwachung der Artenvielfalt. Unser kompaktes CNN erreicht eine präzise Klassifizierung von fünf Orthoptera-Arten sowie Umweltgeräuschen und zeigt sein Potenzial für den Einsatz auf Mikrocontrollern.

Prägnante, genaue und interoperable Patient:innenakten-Zusammenfassungen mit Large Language Models und SNOMED CT. Eine Machbarkeitsstudie.

Postoperative Komplikationen erhöhen Sterblichkeit und Morbidität und führen zu längeren und teureren Spitalaufenthalten. Wir entwickeln mittels künstlicher Intelligenz eine Applikation zur Risikoabschätzung, damit weltweit Spitäler Risikopatient:innen erkennen und frühzeitig therapieren können.  …

We propose SmartTutor, a novel data-driven tutoring platform focused on delivering an instant personalized m-learning experience. SmartTutor seamlessly connects students with the ideal personal tutor by harnessing real-time data from individual student profiles and learning exercises.

Verbesserte Zugänglichkeit zu Informationen in Krankenhäusern durch den Einsatz von Large Language Models.