Audio Recognition [Ar] erkennt und analysiert verschiedene Audiosignale, um spezifische Muster oder Geräusche wie Alarmsignale, Maschinenlärm oder Fahrzeugmotoren zu identifizieren.
Audio Identification [Ai] identifiziert spezifische Audiosignaturen, wie z.B. Geräusche von bestimmten Geräten oder spezifischen Klängen, um ihre Quelle oder Identität zu bestimmen.
Face Recognition [Fr] identifiziert Gesichter in Bildern oder Videos und erkennt dabei individuelle Merkmale, emotionale Zustände oder sogar bestimmte Personen.
Face Identification [Fi] identifiziert konkrete Personen anhand ihrer Gesichter in Bildern oder Videos und ermöglicht die Personenidentifikation oder -verifizierung.
Relationship Learning [Lr] ermöglicht es KI-Systemen, Beziehungen und Zusammenhänge zwischen verschiedenen Datenpunkten, Entitäten oder Ereignissen zu erkennen, zu lernen und zu analysieren.
Synthetic Reasoning [Sy] verwendet logisches Denken und Beweise, um Rückschlüsse auf komplexe Probleme oder Situationen zu ziehen und plausible Lösungen oder Erklärungen zu generieren.
Category Learning [Lc] ermöglicht es KI-Systemen, verschiedene Kategorien, Muster oder Klassifikationen auf der Grundlage von Beispielen oder Erfahrungen zu erlernen und anzuwenden.
Mobility Large [Mi] bezieht sich auf KI-Systeme und Technologien, die in großen Mobilitätsbereichen eingesetzt werden, wie z. B. autonome Fahrzeuge, Logistik und Verkehrsplanung.
Communication [Cm] bezieht sich auf KI-Systeme und Technologien, die in der Lage sind, auf natürliche Weise mit Menschen zu kommunizieren, sei es durch Sprache, Text oder andere Kommunikationsformen.
General Recognition [Gr] analysiert Sensordaten, um allgemeine Informationen über Objekte, Situationen oder Muster in einem Signal zu gewinnen, ohne spezifische Kategorien vorzugeben.
General Identification [Gi] analysiert Sensordaten, um allgemeine Informationen über Objekte, Situationen oder Muster in einem Signal zu gewinnen, ohne spezifische Kategorien vorzugeben.
Text Extraction [Te] extrahiert relevante Informationen wie Entitäten, Zeitangaben, Orte oder Fakten aus Texten und ermöglicht die automatische Informationsextraktion.
Language Understanding [Lu] ermöglicht es KI-Systemen, natürliche Sprache zu verstehen, die Absichten, Bedeutung und Kontext von Texten oder Sprachbefehlen zu interpretieren und entsprechend zu reagieren.
Knowledge Refinement [Lt] umfasst Techniken und Methoden zur Verbesserung, Verfeinerung und Erweiterung des vorhandenen Wissens von KI-Systemen, um präzisere Ergebnisse und bessere Entscheidungen zu ermöglichen.
Mobility Small [Ms] bezieht sich auf KI-Systeme und Technologien, die in kleinen Mobilitätsbereichen eingesetzt werden, wie z. B. Robotik, autonome Drohnen oder persönliche Assistenzgeräte.
Manipulation [Ma] bezieht sich auf KI-Systeme und Technologien, die in der Lage sind, physische Objekte zu manipulieren oder Aufgaben mit den Händen auszuführen, wie z. B. Roboterarme oder automatisierte Produktionslinien.
Control [Cn] bezieht sich auf KI-Systeme und Technologien, die in der Lage sind, andere Systeme, Geräte oder Prozesse zu steuern und zu regeln, um bestimmte Ziele zu erreichen.