Projekte, Hochschule für Informatik FHNW

Serai Care macht gewöhnliche Wohnungen zu intelligenten Wohnräumen, die Stürze älterer Menschen erkennen und verhindern helfen.

Das Projekt untersucht, wie robotische Assistenzsysteme sinnvoll in Pflegeheime integriert werden können. Gemeinsam mit Pflegefachpersonen entstehen sichere und praxistaugliche Lösungen, die das Personal entlasten und die Pflegequalität unterstützen.

Kontinuität sichern, die Umsetzung koordinieren und die Zukunft von Europas führender Konferenz für Requirements Engineering mitgestalten.

Aus Fotos und Grundrissen entstehen realistische 3D-Modelle, mit denen Mietinteressierte Wohnungen räumlich und intuitiv erkunden können.

Dieser AI-Assistent unterstützt ältere Menschen vor und nach Operationen, um kognitive Beeinträchtigungen früh zu erkennen, zu verhindern und zu behandeln.

LiSi bringt professionelle Lichtsysteme ins Web: Durch die Kombination aus webbasierter Systemkonfiguration und physikalisch realistischer Lichtsimulation ermöglicht das Projekt eine interaktive und präzise Lichtplanung direkt im Browser.

KI vereinfacht die Einrichtung einer No-Code-Software, mit der Unternehmen digitale Geschäftsprozesse ohne Programmierung steuern können.

3D-Digitalisierung von Kulturerbe mit modernsten Erfassungstechnologien und automatisierter Aufnahme, Streaming und Echtzeit-Rendering – für visuelle Qualität auf Museumsniveau und beeindruckende, immersive Web-Erlebnisse.

Das Projekt entwickelt eine digitale Assistenz, die Planungsfachpersonen bei der Auswahl geeigneter Lösungen für Körperschalldämmung und Erschütterungsschutz unterstützt.

Scalable GenXR – Generative AI for Extended Reality – untersucht neuartige Methoden, um aus einem oder wenigen 2D-Produktbildern hochwertige 3D-Modelle für Augmented und Extended Reality zu erstellen. Das Projekt zielt darauf ab, eine weitgehend automatisierte, skalierbare und nachhaltige Erstellung von 3D-Inhalten für den Einzelhandel und darüber hinaus zu ermöglichen, indem manuelle Verarbeitungsschritte reduziert und die Energieeffizienz verbessert werden.

Wir tragen mit einer toolgestützten Methode zur patientenzentrierten Rekrutierung zur medizinische Studie IMPORTANT bei. Sie verbessert die Krebsbehandlung für ältere Patientinnen und Patienten durch die Kombination praxisnaher Evidenz mit dem Ziel, die Toxizität einer Brustkrebstherapie zu reduzieren.

GIS-Fachpersonen im Feldeinsatz müssen 2D-Karten häufig gedanklich auf komplexe reale Umgebungen übertragen. Dieses Projekt untersucht, wie Augmented Reality den Umgang mit georäumlichen Daten direkt vor Ort intuitiver machen kann. Basierend auf User Research soll der AR Viewer das räumliche Verständnis verbessern und fundierte Entscheidungen im Feld unterstützen.

Junge Menschen befähigen, KI zu verstehen, kritisch zu beurteilen und verantwortungsvoll zu nutzen: Das Projekt ASGD entwickelt einen Tool-gestützten Workshop zum Vermitteln zentraler Kompetenzen, um sich sicher und selbstbewusst in einer von KI geprägten Welt zu bewegen und diese aktiv mitzugestalten

Nationale KI-Initiative für Präzisionsonkologie

Zur Unterstützung des Lastmanagements und der Energiebeschaffung eines Verteilnetzbetreibers hat die FHNW ein nützliches Tool entwickelt.

Das Institut für Interaktive Technologien FHNW entwickelt einen Marktplatz für das offene Entwickeln von künstlicher Intelligenz (KI). Der Marketplace erlaubt, eigene KI-Pipelines mit den KI-Pipelines von Partnerfirmen zu verbinden, um gemeinschaftlich KI-Systeme zu entwickeln.

Das Institut für Interaktive Technologien FHNW entwickelt eine neue Generation von Interfaces, die herkömmliche Oberflächen wie Tische oder Papier bespielbar machen.

Trackscore entwickelt eine kostengünstige und skalierbare Lösung für die automatische In-/Out-Erkennung sowie die Erfassung und Auswertung von Spiel- und Turnierdaten im Tennissport.

In diesem EU-Projekt untersuchen wir ausserschulisches MINT-Lernen in Europa.

Dieses Projekt fokussiert sich auf den Einsatz humanoider sozialer Roboter im Pflegesektor. Einem Bereich mit erheblichem Marktpotenzial aufgrund von Personalmangel und zunehmender Überlastung des Pflegepersonals.

Die Anwendung moderner NLP-Modelle erhöht die Effizienz der Patentüberwachung durch Dritte in der Ernährungs- und Biowissenschaftsindustrie.

Schweizerdeutsch ist schwierig zu transkribieren. Unser Projekt hat ein einfach nutzbares, kommerzielles Tool entwickelt, das Schweizerdeutsch in Standarddeutsch transkribiert und übersetzt.

Mit STIX entwickelt die Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW ein Röntgenteleskop für die ESA Mission Solar Orbiter.

Ein neu entwickeltes Diagnose-Tool ermöglicht die weltweite Fernüberwachung von komplexen Fertigungsanlagen in Echtzeit.

Gebäudeautomation in Zeiten des Internet der Dinge (IoT).

Unser Beitrag zum Weltraumteleskop Euclid ist die Software-Infrastruktur, die eine effiziente und robuste Verarbeitung von riesigen Datenmengen in verteilten Datenverarbeitungszentren ermöglicht.

Gamen mit betagten Menschen

In diesem Projekt benutzen wir Machine Learning, um in den Daten des NASA-Weltraumteleskops IRIS Sonnenflares zu entdecken, zu analysieren und möglicherweise auch vorherzusagen.

Gemeinsam mit der IMP Bautest AG beschleunigen wir die Analyse um das 150-Fache und liefern Entscheidungsträger:innen präzise, aktuelle Grundlagen für fundierte Infrastrukturentscheide.

Künstliche Intelligenz kann Wissen abrufen – zumindest theoretisch. In der Praxis ist es schwierig, Unternehmensdaten in eine nutzbare Ressource zu verwandeln. Unser Projekt geht dieses Problem an.

Zusammen mit Partnern entwickeln wir Zero-Shot-Learning und andere Machine-Learning-Tools zur Erkennung von Pollen weltweit. So wird es einfacher, zuverlässige Pollenprognosen zu erstellen.

Wenn man das weltweit grösste Teleskop baut, sammelt man eine astronomische Menge an Daten. Wir unterstützen das internationale Mega-Wissenschaftsprojekt SKAO bei der Verwaltung seiner Big Data.

Die Schweiz ist in der Raumfahrt aktiv – doch viele wissen das nicht. Unser Programm bringt Menschen jeden Alters dazu, sich aktiv mit Weltraumthemen zu beschäftigen.

Dank Machine Learning Algorithmen lassen sich Defekte entlang der Produktionskette von Hybrid Photon Counting (HPC)-Detektoren frühzeitig detektieren und eliminieren.

Gebäude verbrauchen in der Schweiz etwa 40 % der Energie des Landes. Wir entwickeln ein System, um digitale Modelle physischer Gebäude zu erstellen und den Sanierungsprozess effizienter zu gestalten.

Das Institut für Data Science der FHNW untersucht generative Deep Learning-basierte Sprachmodelle zu Erzeugung von massgeschneiderten Texten.

Heute lassen sich realistische Bilder leicht erstellen und manipulieren. Unsere Methode prüft zuverlässig, was echt ist, um das Vertrauen in digitale Medien zu stärken.

Die Anwendung moderner NLP-Modelle erhöht die Effizienz der Patentüberwachung durch Dritte in der Ernährungs- und Biowissenschaftsindustrie.

Die Hochschule für Technik FHNW hat eine Methode zur Unterstützung der Betreiber von AXPO Wasserkraftwerken entwickelt.

Für den RHESSI-Satelliten entwickeln wir einen Algorithmus um Röntgenbilder von Sonneneruptionen zu rekonstruieren.

Laut einer Studie von 2014 sind in der Schweiz 30% aller Lehrpersonen burnout-gefährdet. Mit TEATIME wurde eine Smartphone-App zur Förderung der mentalen Gesundheit von Lehrpersonen entwickelt.

Für das innovative Start-up Yooture hat die Hochschule für Technik FHNW eine ausgeklügelte Matching-Methode entwickelt.

Für das Start-up kennwerte ag haben wir eine innovative Lösung zur Schätzung von Kennwerten für die Bau- und Immobilienwirtschaft entwickelt.

Mit dem Ziel, Nebenwirkungen von Medikamenten teilautomatisiert an die zuständigen Behörden melden zu können, haben wir eine Lösung entwickelt, die relevante Informationen aus Arztberichten extrahiert.