Monat: Oktober 2025

Am 31. Oktober 2025 fiel der Startschuss für das COEVOLVE-Projekt: Co-Evolution von Software und Hardware – eine vierjährige Forschungsinitiative, die untersucht, wie Künstliche Intelligenz die Entwicklung eingebetteter Systeme im Automobilbereich revolutionieren kann. Das Kick-off-Meeting fand in Graz, Österreich, statt und vereinte ein starkes Konsortium aus akademischen und industriellen Partnern, die jeweils führend in ihrem Bereich …

COEVOLVE-Projekt gestartet: Die Zukunft KI-gesteuerter eingebetteter Systeme im Automobilbereich gestalten Weiterlesen »

Wir freuen uns, dass unser Area Analytics Forscher, Dr. Matej Vukovic, eingeladen wurde, an der Paneldiskussion zum Thema „Trustworthy AI & Data Science“ im Rahmen der 12th IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA) teilzunehmen, die vom 9. bis 12. Oktober 2025 in Birmingham, Großbritannien stattfand. In der Diskussion tauschten sich internationale …

Panel Discussion: Zukunft vertrauenswürdiger KI auf der IEEE DSAA 2025 Weiterlesen »

Wir freuen uns, dass unsere Forschung auf der 12th IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA) in Birmingham, Großbritannien präsentiert wurde, einer der führenden internationalen Konferenzen im Bereich Data Science und Advanced Analytics. Unser Forscher Dr. Matej Vukovic stellte das Paper mit dem Titel„Leveraging Causal Discovery to Tackle Complexity in Model-based Anomaly …

Paper Presentation: Transparenz und Interpretierbarkeit in industrieller KI Weiterlesen »

Moderne Automatisierungssysteme werden zunehmend komplex und stellen hohe Anforderungen an Installation, Inbetriebnahme und Wartung. Sicherheit und Zuverlässigkeit sind dabei entscheidende Faktoren. Pro²Future hat einen Digital Twin für fehlersichere Komponenten entwickelt – auf Basis des Siemens SIMIT-Tools und des S7-PLCSIM Advanced Controllers. Dieses virtuelle Modell bildet das Verhalten sicherheitskritischer Geräte ab und unterstützt System- und Safety-Engineers …

Success Story: Optimierung der Automatisierung mit Digital Twins für fehlersichere Komponenten Weiterlesen »