Projekte, Hochschule für Informatik FHNW

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.

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

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

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

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

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

Gebäudeautomation in Zeiten des Internet der Dinge (IoT).

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

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.

Gamen mit betagten Menschen

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.

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.

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

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.

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

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

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