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Newsbeitrag - 
Robotics

AIRoV 2024

Unsere Expertinnen und Experten in Innsbruck. V.l.n.r. Mara Vukadinovic, Mylena Ferreira-Weratschnig, Clara Fischer, Alexander Weissmann und Lorenzo Miarelli

Mara Vukadinovic, Mylena Ferreira-Weratschnig, Clara Fischer, Alexander Weissmann und Lorenzo Miarelli in Innsbruck, Foto: JOANNEUM RESEARCH

Vom 25.-27. März 2024 durften einige unserer Kolleg*innen beim First Austrian Symposium on AI, Robotics, and Vision in Innsbruck ihre neuen Forschungsergebnisse vorstellen. AIRoV gilt als gemeinsame Fachtagung der Österreichischen Gesellschaft für Künstliche Intelligenz (ASAI), der Österreichischen Gesellschaft für Mess-, Automatisierungs- und Robotertechnik (GMAR) und der Österreichischen Arbeitsgemeinschaft für Mustererkennung (OAGM). Nach einer langen Tradition einzelner und gemeinsamer OAGM- und ARW/GMAR-Workshops ist AIRoV nun die erste gemeinsame Fachtagung dieser drei eng verbundenen Vereinigungen.

Während der Poster-Session gab es vor Ort die Möglichkeit eines interdisziplinären Austauschs, welche unseren Expertinnen und Experten  besonders gut gefallen hat, da man so auch immer neue Blickwinkel erfährt.

Folgende Paper wurden bei der Poster-Session präsentiert:

Mara Vukadinovic: Intelligent Data Monitoring: A Combination of Rule-Based and Machine Learning Approach

Mylena Ferreira-Weratschnig: Adversarial Framework for Monitoring Unannotated Anomalies of Key Performance Indicators in Robot Applications

Lorenzo Miarelli: A Combined Approach for Robot-based Disassembly and Testing of Electric Vehicle Battery Packs

Diese Publikationen waren Teil des InterAC-Workshops, bei dem auch Clara Fischer „New Forms of Human-Robot-Collaboration“ vorgestellt hat. Hier dürfen wir Clara Fischer, Cecillia Scoccia und Michael Rathmair zum Best Research Paper Award dieses Workshops gratulieren.

Alexander Weissmann hat im Workshop SNNSys präsentiert wie Spiking Neural Networks im Bereich der Radarsensorik eingesetzt werden kann: Concept for Dense Network of Single-Chip Radar Sensors for Anonymous Human Detection and Tracking using Neuromorphic Computing.

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