Inbyggda system
Artificiell intelligens och intelligenta system
Grundläggande och tillämpad forskning inom artificiell intelligens och maskininlärning för intelligenta system för både industriella, medicinska och affärsapplikationer. Forskningen fokuserar på metoder och tekniker som möjliggör inlärning, resonemang, återanvändning av erfarenheter och erfarenhetsdelning. Vi arbetar med såväl autonoma AI-applikationer som beslutssupportsystem.
Kontaktperson
Kontaktperson
För att skapa intelligent beteende i system och tjänster använder vi artificiell intelligens inklusive maskininlärning och resonemang, djupinlärning, dataanalys, kunskapsupptäckt, ontologier, domänkunskap, instansbaserat lärande, djupinlärning, multiagentsystem (MAS) för att nämna några metoder och tekniker. AI är idag en viktig kärnteknologi i många projekt, vilket återspeglas i vår breda samverkan med andra grupper, projekt och universitet både nationellt och internationellt.
Forskningsfokus
- Forskning om maskininlärning och resonemang för ett brett tillämpningsområde inom industri och hälsovård för uppföljning, klassificering, diagnostik, förutsägelse och beslutsstöd.
- Forskning om dataanalys, funktionsutvinning och urval, datautvinning och kunskapsupptäckt
- Forskning om intelligent sensorsystem, datafusion och sensorsignalabstraktion
- Forskning om Big data till Smart data och Prediktiv analys
- Forskning om distribuerad artificiell intelligens och maskininlärning för Big data
- Forskning om djupinlärning för bildprocessering och datorvision
Pågående forskningsprojekt
In DIGICOGS, cutting-edge solutions will be achieved through data-driven analytics, real-time monitoring and intelligent adaptive prediction based on combination of information i.e, sensor data, domain and context.
Projektansvarig vid MDU: Mobyen Uddin Ahmed
Huvudfinansiering: Vinnova, PiiA
Internet-of-things and Cloud for Smart Manufacturing
Huvudfinansiering: Stiftelsen för Strategisk Forskning