StartseiteFörderungProjekteDeutsch-Chilenischer Austausch zu KI in der Biodiversitätsforschung

Deutsch-Chilenischer Austausch zu KI in der Biodiversitätsforschung

Laufzeit: 01.07.2024 - 30.06.2025 Förderkennzeichen: 01DN24021
Koordinator: Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein - Fraunhofer Institut für Integrierte Schaltungen

Im Rahmen dieses Projekts sollen mögliche neue Kooperationspartner identifiziert werden. Bisher gibt es keine Kooperationen der beteiligten Partner in Deutschland mit Partnern aus Chile, jedoch sind große Überschneidungen in den jeweiligen Forschungsbereichen offenkundig. Es ist ein großes Potential sichtbar, welches in Rahmen dieses Vorhabens, durch einen intensiveren Austausch sowohl auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz und Biodiversität als auch der Wildtierforschung und der Kombination aus beiden genauer betrachtet werden soll. Das Ziel des Vorhabend ist es eine künftige Kooperation der Projektpartner zu etablieren. Die beteiligten Partner bringen langjährige Erfahrung in der Anwendung von KI in der Biodiversitätsforschung mit. Aus diesem Grund sind die Ziele der Förderbekanntmachung hervorragend geeignet, um eine neue Kooperation zwischen Fraunhofer IIS, dem Leibniz IZW und der Pontificia Universidad Católica de Valparaíso zu eruieren. So kann ein Süd-Nord-Nord-Süd Austausch für Erfahrungen und Expertise Erfolgen. Der Austausch dient der wissenschaftlichen Vernetzung im Forschungsbereich der künstlichen Intelligenz und der Biodiversität. So sollen die Potenziale seitens Fraunhofer IIS und PUCV für zukünftige Kooperationen ermittelt werden. Zum Thema SparseAI und TinyML ist seitens der deutschen Partner langjährige Expertise in verschiedenen Anwendungen vorhanden, unter anderem für Biodiversität und der Verarbeitung von Zeitreihendaten. Auch zur Inferenzmodeloptimierung in verteilten Netzen, wie sie für das GAIA-Projekt entwickelt wird, ist entsprechend Know-how in Erprobung. Die PUCV hat hingegen wertvolles Wissen in Optimierungstechniken, bspw. in der Mehrzieloptimierung, in Anwendungen zur Verarbeitung von Zeitreihendaten, und der Methodenforschung für KI.

Quelle: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) Redaktion: DLR Projektträger Länder / Organisationen: Chile Themen: Förderung Innovation

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