Neuronale Extraktion von Informationen, Strukturen und Symmetrien aus Bildern

NEISS

Das Projekt NEISS (Neuronale Extraktion von Informationen, Strukturen und Symmetrien aus Bildern) fördert die Digitalisierung in diversen Wissensgebieten durch den Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz. Das gemeinsame Vorgehen beruht auf einer einheitlichen methodischen Basis: Aktuelle Technologien des Maschinellen Lernens werden für die Erfassung, Analyse und Extraktion verschiedener Typen von Informationen aus Bildern und Daten genutzt.

Dem Projektkonsortium gehören Partner aus fünf Instituten der Universität Rostock sowie dem Greifswalder Institut für Plasmaphysik der Max-Planck-Gesellschaft an, die mit Mathematik, Informatik, Natur- und Geisteswissenschaften  eine besondere Breite an wissenschaftlichen Grundlagen und Anwendungen repräsentieren. Das Projekt versteht sich als beispielgebend interdisziplinär, es möchte eine verstärkte Clusterbildung im Themenfeld "Information und Kommunikation" der regionalen Innovationsstrategie des Landes Mecklenburg-Vorpommern initiieren.

Mathematiker*innen und Informatiker*innen bearbeiten und entwickeln die theoretischen und technologischen Grundlagen, Physiker*innen aus den Bereichen Quantenoptik und Nanophotonik sowie Physikalische Chemiker*innen analysieren tomografische Bilddaten, Plasmaphysiker*innen rekonstruieren aus Infrarotbildern Messwerte, die die Steuerung eines Kernfusionsreaktors unterstützen, und schließlich extrahieren Germanist*innen komplexe Informationen aus natürlicher Sprache, nämlich Texten deutscher Literatur. Was all diese Anwendungen zusammenführt, ist die Aufgabe, effektive Algorithmen in anwendungsbereite Softwaremodule zu implementieren.

Projektlaufzeit: 01.07.2019 - 30.06.2022