machine learning

Automatisierte Störungsdiagnostik im Stromnetz

Das Potenzial von Telekom-Diagnosedaten für die automatisierte Störungsdiagnostik im Niederspannungsnetz nutzen: Mit Hilfe von Machine Learning kann die Ursache für ca. 70 Prozent der Niederspannungsnetzstörungen ohne zusätzliche Hardware automatisch detektiert werden.

Anomalien in Echtzeit-Kommunikationsnetzen entdecken

Die rechtzeitige Erkennung von Anomalien in Kommunikationsnetzen ist speziell für zeitkritische Anwendungen wichtig. Denn je mehr Zeit vergeht, desto schwerwiegender können die Folgen sein. Eine Software-Architektur kann mittels Machine Learning Anomalien in Echtzeit erkennen und darauf reagieren.

Individuelles Stressmanangement

Salzburg Research entwickelt gegenwärtig ein automatisiertes Verfahren für nachhaltiges, individuelles Stressmanagement. Ein lernender Agent soll Stress-Mehrebenendiagnostik, personalisierte Stressprofile und Interventionen im Arbeitskontext ermöglichen.

Anreize für nachhaltige Mobilität in der Stadt

Dynamic Mobility Nudge: Mit strategischer Datennutzung nachhaltige Mobilität in Städten fördern.

Mit künstlicher Intelligenz will ITS-Masterstudent Georg Schäfer Sortieranlagen effizienter machen. Anhand eines »Digitalen Zwillings« entwickelt er Methoden des Machine Learning weiter. (Foto: FH Salzburg)
Die lernende Fabrik

Den Sortiervorgang einer Industrieanlage intelligent zu machen war das Ziel von Masterstudenten und Junior Researcher Georg Schäfer. Mit Methoden des Machine Learning will der gebürtige Salzburger die Industrie revolutionieren.

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Data Science durchdringt alle Bereiche des täglichen Lebens. (©Fotolia/bagotaj)
Data Science durchdringt alle Bereiche

Die fortschreitende Digitalisierung führt zur Produktion von mehreren Milliarden Terabyte und das Wachstum ist exponentiell. Die Datensammlung durchdringt alle Bereiche unseres Lebens. Dabei bietet Data Science nicht nur für Business-Zwecke spannende Möglichkeiten.

Kommunikationslösung für flexible Produktionssysteme

Aktuelle Kommunikations- und Softwarelösungen für industrielle Systeme zeigen noch nicht die nötige Flexibilität und Resilienz für Industrie 4.0 Produktionssysteme. Hier setzt das Forschungsprojekt R2C2 mit Hilfe von Software-defined Networking und Künstlicher Intelligenz an.