Referenzprojekte

InProSSA: Integration symbolischer und subsymbolischer KI für die Industrie

InProSSA vereint symbolische & subsymbolische KI in einer Sprache, um Probleme modellunabhängig zu lösen & optimalen Ansatz automatisch zu wählen.

voestalpine Böhler Welding: Tradition trifft Digitalisierung

In dem Projekt für voestalpine Böhler Welding realisierte die RISC Software GmbH eine zentrale digitale Plattform zur strukturierten Wissensnutzung in der Schweißtechnik – und legte damit den Grundstein für Effizienz, Qualität und digitale Prozessintelligenz.

Erfolgreiche Massensendungsaufbereitung für die Schweizerische Post AG

Mit dem Post Massensendungsmanager (MSM) optimierte die RISC Software GmbH die Aufbereitung von Massensendungen für die Schweizerische Post AG und ihre Kund*innen. Das System sorgt für eine fehlerfreie, performante und kosteneffiziente Versandvorbereitung.

IASON

Das Forschungsprojekt IASON zielt darauf ab, die Behandlung von Aneurysmen im Gehirn durch innovative KI-gestützte Simulations- und Analysewerkzeuge grundlegend zu verbessern.

SOLAR-SKIES: KI-gestützte Optimierung der CIGS-Dünnschicht-PV-Technologie

Das FFG-geförderte Projekt SOLAR-SKIES hat zum Ziel, durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und Datenanalyse die Entwicklung flexibler CIGS-Dünnschicht-Solarzellen zu revolutionieren. SOLAR-SKIES senkt Kosten, steigert Effizienz und fördert Nachhaltigkeit durch innovative Hochdurchsatz-Screening-Verfahren.

HEART: Präzise Flüssigkeitsbestimmung durch EKG-Signalanalyse und KI

Das Projekt HEART erforscht eine non-invasive Methode zur Überwachung des Flüssigkeitsbedarfs des Körpers anhand von EKG-Signalen. KI-gestützte Analysen großer Datenmengen unterstützen die Präzisionsmedizin und bieten Patient*innen erhebliche Vorteile.