BISON – Brain-Computer Interface basierte Interaktionskonzepte zur Steuerung von Operationsmikroskopen in der Neurochirurgie
Ziel des Projekts BISON ist die Konzeptionierung und Implementierung einer intuitiven Steuerung von Operationsmikroskopen durch gemessene Gehirnaktivität ohne die Zuhilfenahme der Hände. Die entwickelte Lösung wird dabei auf nicht-invasive Methoden zur Messung der elektrischen Aktivität des Gehirns aufgebaut, mithilfe von Headsets zur Messung des Elektroenzephalogramms (EEG).
ProSec
Beweisbare Sicherheit für Systeme mit menschlicher Interaktion
ProSec – Beweisbare Sicherheit für Systeme mit menschlicher Interaktion
Ziel des Projektes ProSec (Proven Security) ist es, aktuellste Forschungsergebnisse aus der formalen Analyse von Systemen in der Einschätzung der (Daten-)Sicherheit nutzbar zu machen. Die Innovation dieses Ansatz ist, dass erstmalig nicht nur Hard- und Software-Komponenten mit mathematischer Präzision untersucht werden, sondern auch die Handlungen der Menschen, die in den Systemen agieren – und dabei meist die folgenschwersten Fehler für die Sicherheit machen.
S³ – Building Blocks for Security in Industrial IoT
Im Zentrum der Ideen um Industrie 4.0 steht die smarte Fabrik. Sie ist nicht nur intern hoch vernetzt, sondern auch mit vielen externen Cloud-Anwendungen im Internet verbunden. Allerdings werden nur selten Fabrikanlagen neu gebaut bzw. deren Maschinenparks komplett ausgetauscht. Maschinen und Anlagen haben vielmehr Lebenszyklen von mehreren Dekaden und sind daher einem Prozess des graduellen Austauschs von und der Erweiterung mit neuen Komponenten unterlegen.
CellPhaser
Eine intuitive Machine Learning Lösung für die Analyse holographischer Zellbilder
CellPhaser – Eine intuitive Machine Learning Lösung für die Analyse holographischer Zellbilder
Der CellPhaser fungiert als Software-Herzstück des Projektes „CellFace“ am Zentralinstitut für Translationale Krebsforschung (TranslaTUM), mit dem Ziel, DHM-basierte, markierungsfreie Durchflusszytometrie als Plattformtechnologie für die zelluläre Diagnostik zu etablieren.
QUOCA
Qualitätsgetriebene Datenintegration in Semantic Data Lakes
QUOCA – Qualitätsgetriebene Datenintegration in Semantic Data Lakes
Ziel des Projektes “QUOCA – Qualitätsgetriebene Datenintegration in Semantic Data Lakes” ist es, im Kontext von Big Data die Qualität der Daten aus einer Vielzahl von heterogenen Datenquellen zu ermitteln und das Wissen über die Qualität im Datenintegrationsprozess zu nutzen, um nachgelagerte Prozesse, wie bspw. Data Analytics und Machine Learning, zu unterstützen und die generierten Erkenntnisse zu verbessern. Der Ansatz basiert dabei auf Semantic Data Lakes als Technologie, um großen Datenmengen aus einer Vielzahl von Datenquellen über eine einheitliche Schnittstelle integrieren zu können.
BISON – Brain-Computer Interface basierte Interaktionskonzepte zur Steuerung von Operationsmikroskopen in der Neurochirurgie
Ziel des Projekts BISON ist die Konzeptionierung und Implementierung einer intuitiven Steuerung von Operationsmikroskopen durch gemessene Gehirnaktivität ohne die Zuhilfenahme der Hände. Die entwickelte Lösung wird dabei auf nicht-invasive Methoden zur Messung der elektrischen Aktivität des Gehirns aufgebaut, mithilfe von Headsets zur Messung des Elektroenzephalogramms (EEG).
ProSec – Beweisbare Sicherheit für Systeme mit menschlicher Interaktion
Ziel des Projektes ProSec (Proven Security) ist es, aktuellste Forschungsergebnisse aus der formalen Analyse von Systemen in der Einschätzung der (Daten-)Sicherheit nutzbar zu machen. Die Innovation dieses Ansatz ist, dass erstmalig nicht nur Hard- und Software-Komponenten mit mathematischer Präzision untersucht werden, sondern auch die Handlungen der Menschen, die in den Systemen agieren – und dabei meist die folgenschwersten Fehler für die Sicherheit machen.
S³ – Building Blocks for Security in Industrial IoT
Im Zentrum der Ideen um Industrie 4.0 steht die smarte Fabrik. Sie ist nicht nur intern hoch vernetzt, sondern auch mit vielen externen Cloud-Anwendungen im Internet verbunden. Allerdings werden nur selten Fabrikanlagen neu gebaut bzw. deren Maschinenparks komplett ausgetauscht. Maschinen und Anlagen haben vielmehr Lebenszyklen von mehreren Dekaden und sind daher einem Prozess des graduellen Austauschs von und der Erweiterung mit neuen Komponenten unterlegen.
CellPhaser – Eine intuitive Machine Learning Lösung für die Analyse holographischer Zellbilder
Der CellPhaser fungiert als Software-Herzstück des Projektes „CellFace“ am Zentralinstitut für Translationale Krebsforschung (TranslaTUM), mit dem Ziel, DHM-basierte, markierungsfreie Durchflusszytometrie als Plattformtechnologie für die zelluläre Diagnostik zu etablieren.
QUOCA – Qualitätsgetriebene Datenintegration in Semantic Data Lakes
Ziel des Projektes “QUOCA – Qualitätsgetriebene Datenintegration in Semantic Data Lakes” ist es, im Kontext von Big Data die Qualität der Daten aus einer Vielzahl von heterogenen Datenquellen zu ermitteln und das Wissen über die Qualität im Datenintegrationsprozess zu nutzen, um nachgelagerte Prozesse, wie bspw. Data Analytics und Machine Learning, zu unterstützen und die generierten Erkenntnisse zu verbessern. Der Ansatz basiert dabei auf Semantic Data Lakes als Technologie, um großen Datenmengen aus einer Vielzahl von Datenquellen über eine einheitliche Schnittstelle integrieren zu können.
