Intelligent Vision Systems Group
"Unser Ziel ist es, die KI-, Deep Learning- und Machine Learning-Forschung methodisch voranzutreiben und gleichzeitig maßgeschneiderte Lösungen für Anwendungen in der Praxis zu entwickeln, die dem technologischen Fortschritt und ebenso der Menschheit zu Gute kommen."
Expertise
- Maschinelles Sehen
- Produktive ML Systeme (MLOps)
- Vertrauenswürdige und zertifizierbare KI
Wir forschen in erster Linie im Bereich des maschinellen Sehens, basierend auf 2-, 3- oder 4-D-Bild- oder Videodaten, um Klassifizierungs-, Objekterkennungs- oder andere visuelle Aufgaben zu lösen. Hierzu entwickeln wir hochmoderne viellagige neuronale Netzwerk-Architekturen. Wir sind besonders an neuesten Entwicklungen einschließlich Vision Transformers und sog. Gauge-equivariant Architekturen interessiert. Zu unseren Anwendungsfeldern gehören unter anderem industrielle Qualitätskontrolle, medizinische Bildgebung und Diagnose (Computertomographie) sowie Beobachtungsdaten von Erde (Satelliten) und Himmel (Radioastronomie). Wir interessieren uns auch für hybride Ansätze der KI sowie für geometrisches Deep Learning. Unser zweites Hauptinteresse gilt MLOps, was ein Oberbegriff für Verfahren zum Aufbau vollständiger, produktionsreifer und skalierbarer Systeme für maschinelles Lernen ist. Schließlich interessieren wir uns für Methoden zur Entwicklung sicherer, vertrauenswürdiger und zertifizierbarer KI-Systeme, die den aktuellen und künftigen Rechtsvorschriften entsprechen.
Angebote
- Einblick: Keynotes, Trainings
- KI-Beratung: Workshops, Expertenunterstützung, Beratung, Technikfolgenabschätzung
- Forschung und Entwicklung: kleine bis grosse Forschungsprojekte, Drittmittelforschung, studentische Projekte, praxiserprobte Prototypen
Team
Projekte
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Publikationen
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Denzel, Philipp; Brunner, Stefan; Luley, Paul-Philipp; Frischknecht-Gruber, Carmen; Reif, Monika Ulrike; Schilling, Frank-Peter; Amini, Amin; Repetto, Marco; Iranfar, Arman; Weng, Joanna; Chavarriaga, Ricardo,
2023.
A framework for assessing and certifying explainability of health-oriented AI systems.
In:
Explainable AI in Medicine Workshop, Lugano, Switzerland, 2-3 November 2023.
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Denzel, Philipp; Schilling, Frank-Peter; Gavagnin, Elena,
2023.
Map-to-map translation for SKA mock observations and cosmological simulations [Poster].
In:
Hammers & Nails 2023 - Swiss Edition, Ascona, Switzerland, 29 October - 3 November 2023.
Winterthur:
ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-29047
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Amirian, Mohammadreza; Montoya-Zegarra, Javier A.; Herzig, Ivo; Eggenberger Hotz, Peter; Lichtensteiger, Lukas; Morf, Marco; Züst, Alexander; Paysan, Pascal; Peterlik, Igor; Scheib, Stefan; Füchslin, Rudolf Marcel; Stadelmann, Thilo; Schilling, Frank-Peter,
2023.
Medical Physics.
50(10), S. 6228-6242.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1002/mp.16405
-
Weng, Joanna; Reif, Monika; Chavarriaga, Ricardo; Schilling, Frank-Peter,
2023.
certAInty : a certification scheme for AI systems (Innosuisse project) [Poster].
In:
Datalab Symposium, Winterthur, Schweiz, 11. Januar 2023.
ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-27261
-
Denzel, Philipp Benedikt; Schilling, Frank-Peter; Gavagnin, Elena,
2023.
Deep learning the SKA : the Square Kilometer Array project [Poster].
In:
Datalab Symposium, Winterthur, Schweiz, 11. Januar 2023.
ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-27219