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

We are developing a cutting-edge Deep Learning model tailored to efficiently classify Orthoptera (grasshoppers) sounds captured by smartphones in outdoor settings. This advancement promisesrapid and sustainable biodiversity monitoring through citizen science initiatives.

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

In ersten Feldversuchen hat sich gezeigt, dass die Klassifikationmodelle 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 (mit 2^20 Samples ...

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 Signalen, ...

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 bessere Wahrnehmung. ...

Der Einsatz von KI zur Klassifizierung von Insektengeräuschen, insbesondere von Heuschrecken, ist ein vielversprechender Ansatz für die nicht-invasive Überwachung der Artenvielfalt in der Natur. Unser Projekt konzentriert sich auf die Entwicklung und Implementierung eines nachhaltigen TinyML-Modells. Dieses ...

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.

Klinikärzt:innen verbringen etwa 40 % ihrer Arbeitszeit mit dem Lesen und Schreiben von Patient:innen-Dokumentationen. Wir werden NLP, SNOMED CT und Large Language Models (LLM) einsetzen, um prägnante, genaue und interoperable Zusammenfassungen der Patient:innen-Akten zu erstellen und so Zeit, Aufwand und Ressourcen ...

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

Seit Juli 2021 hat die Schweiz eine Nationale Strategie für Open Research Data (ORD). Diese Strategie orientiert sich stark an den FAIR-Prinzipien. Diese Prinzipien legen fest, dass Daten auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar sein müssen, um ihr volles Potenzial zu entfalten. Die Projektidee ...

Aufgrund von Arbeitskräftemangel und Qualifikationsdefiziten in der Instandhaltung haben Hersteller Schwierigkeiten, ihren Kunden kontext- und benutzerspezifisches Wissen zur Verfügung zu stellen. Mittel Large Language Models soll daher ein Autonomer Wartungsdienst (AMS) erstellt werden, um das ...

In dem Oasis Projekt demonstrieren wir wie die neuromorphe Technologie -- Intels Forschungschip Loihi 2 -- eingesetzt werden kann, um assistierende humanoide Roboter in einer intelligenten Stadt mit Echtzeit-Sensorverarbeitung zu unterstützen.  Wir ermöglichen Szenenerkennung, insbesondere Hand-tracking von Menschen ...

Planung, Rekrutierung und Durchführung der 3. ZHAW HealthTech Summer School nach dem Stanford Biodesign Innovationsansatz: 2.5 Wochen im Juli mit Clinical Immersions in drei verschiedenen medizinischen Anwendungsbereichen zur Entwicklung disruptiver Digital Health, DTx und MedTech-Lösungen.  ...

Das Erasmus+ Projekt CoTEDI strebt die Identifikation, Entwicklung und Implementierung einer neuen gemeinsamen Methodik für die Anwendung des algorithmischen Denkens (Computational Thinking, CT) in verschiedenen Bildungskontexten an. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Professionalisierung von Lehrpersonen sowie auf ...

We recently released "A Theory of Natural Intelligence", proposing a possible key to the emergence of intelligence in biological learners. Goal of this fellowship is to develop a technical implementation of the concept of self-organizing netfragments within contemporary deep artificial neural nets.  ...

Für die Erkennung von Vogelstimmen im hörbaren Bereich oder auch von Fledermausrufen im Ultraschallbereich, gibt es bereits erfolgreiche Aufzeichnungsgeräte und Klassifikationssoftware. Jedoch fehlt entsprechende Software für die Erfassung und Klassifizierung von Insektenstimmen, insbesondere von Heuschrecken. In ...

Nowcasting water toxicity using information fusion and machine learning.  

Mikrodrohnen haben längst ihren Einzug in die Consumerwelt gefunden und werden immer erschwinglicher und einfacher in der Bedienung. Eine für Consumerdrohnen sehr vielversprechender Technik zur Erfassung ist die Detektion der ausgesendeten Funksignale. Das Dataset an Drohnensignalen welches 2020 – 2022 erstellt ...