Projecten
Optimalisatie van Machine Retrofitting met Retrokit: Een Modulaire Machine Learning Aanpak voor Edge-Based Conditie Monitoring VIVES
OZR-opvangmandaat: Uitbreiding van Rechtvaardigheid in Reinforcement Learning Beleid Vrije Universiteit Brussel
Optimalisatie van de beeldkwaliteit van positronemissietomografie door advanced machine learning algoritmen KU Leuven
Ontwikkelen van ongesuperviseerde leertechnieken om minerale en geologische structuren te detecteren met behulp van hyperspectrale gegevens. Universiteit Antwerpen
AI-ondersteunde software-engineering KU Leuven
Technologieën zoals GitHub co-pilot zijn slechts een tipje van de sluier van wat er mogelijk is als AI-technieken kunnen worden gebruikt om het softwareontwikkelingsproces en de levenscyclus te ondersteunen en te verbeteren. AI-technieken zoals deep learning en traditionele machine learning, waaronder zowel supervised als unsupervised learning, kunnen bijdragen aan het software engineering proces. Deze bijdragen omvatten zowel het opsporen ...
Onderzoeksprogramma Artificiële Intelligentie - 2021 Universiteit Gent
We zijn er ons niet altijd van bewust, maar artificiële intelligentie (AI) dringt stilaan door in alle domeinen van ons leven en onze economie. Hoe moeten we daarmee omgaan? Vijf Vlaamse universiteiten en vijf Vlaamse onderzoeksinstellingen – KU Leuven, Universiteit Antwerpen, Universiteit Gent, Universiteit Hasselt, Vrije Universiteit Brussel, Flanders Make, Sirris, VIB, VITO en imec – vormen een consortium voor strategisch basisonderzoek ...
Integrale computermodellering van cardiorespiratoire fitheid voor gepersonaliseerde risicoprofilering en preventie van hartfalen (iCAREFIT) KU Leuven
Newton-type operator splitsingsmethoden voor real-time optimalisatie van cyberphysical systemen KU Leuven
Operator splitsing technieken geïntroduceerd in de 50 voor het oplossen van PDE en optimale controleproblemen, zijn met succes gebruikt om complexe problemen in een reeks eenvoudige deelproblemen verminderen. Ze hebben onlangs een enorme hernieuwde belangstelling gekregen vanwege hun vermogen in het omgaan met grote schaal en embedded convexe optimalisatie problemen, en dus hebben tal van toepassingen in real-time controle, machine learning, ...