RADiuS: Real-time Anomaly Detection in Aquatic Systems

DuFloViz - Salzwasserdynamik bei Extremereignissen in Küsten-/Ästuarumwelt: Digitale Modellkoppelung und immersive Visualisierung

Advancing Cardiovascular Risk Identification with Structured Clinical Documentation and Biosignal Derived Phenotypes Synthesis

Bildquelle: Pexels/Jaume

RADiuS: Real-time Anomaly Detection in Aquatic Systems

Detection of events by the means of Artificial Intelligence algorithms like anomaly detection or concept drift detection in real-time

Real-time event detection built on anomaly detection and concept drift detection can support scientific operations as well as incident response, by providing vital information as the event happens. To this end, the algorithms are deployed on data streams obtained from multi-sensor systems, which monitor surface water conditions in urban and inland bodies of water.

Beteiligte ZDIN Einrichtungen:

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Ansprechperson

M.Sc. Daniel Lukats

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
Marine Perception

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Laufzeit

Beginn: 01.10.2022
Ende: 30.09.2027

Fördergeber

Niedersächsisches Vorab (VolkswagenStiftung)

Förderkennzeichen

ZN3994

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