Aktuelle Forschungsarbeiten
Unsere derzeit laufenden Projekte decken verschiedene Teilbereiche der KI-Forschung ab und werden kontinuierlich weiterentwickelt.
Prädiktive Gebäudesteuerung durch KI-Modelle
Dieses Projekt untersucht, wie neuronale Netze den Energieverbrauch in Wohngebäuden vorhersagen und automatisch regulieren. Das System analysiert historische Verbrauchsdaten, Wetterbedingungen und Bewohnermuster, um Heizung, Belüftung und Beleuchtung vorausschauend zu steuern. Bisher konnten in Laborumgebungen Einsparungen von bis zu 18 Prozent simuliert werden.
Deutschsprachige Sprachassistenz für Smart Homes
Entwicklung eines Sprachverarbeitungsmodells, das speziell für den deutschsprachigen Raum optimiert ist. Das System erkennt kontextbezogene Befehle, versteht Dialektvarianaten und steuert vernetzte Geräte im Haushalt. Der aktuelle Prototyp erreicht eine Erkennungsgenauigkeit von 91 Prozent bei standarddeutschen Befehlen und 79 Prozent bei regionalen Varianten.
Sensorbasierte Verhaltensanalyse in Wohnräumen
Erforschung von IoT-Sensordaten zur anonymisierten Analyse von Bewegungsmustern in Wohngebäuden. Das Projekt kombiniert Drucksensoren, Infrarotdetektoren und Umgebungssensoren, um Raumnutzung zu verstehen und Anomalien wie Stürze frühzeitig zu erkennen. Alle Daten werden lokal verarbeitet, um den Datenschutz zu gewährleisten.
Reinforcement Learning für Energieverteilung
Dieses Projekt setzt Reinforcement-Learning-Algorithmen ein, um die autonome Verteilung von Energie in Mehrfamilienhäusern zu optimieren. Ein simulierter Agent lernt, Solarenergie, Netzstrom und Batteriespeicher so zu koordinieren, dass Kosten gesenkt und erneuerbare Quellen maximiert werden. Die aktuelle Simulation läuft in einer virtuellen Umgebung mit 48 Wohneinheiten.
