AIRAES-EAR wird Applikationen ermöglichen differenziert zu hören, d.h. das Gehörte (physikalisch Klänge genannt) in einer Qualität zu beurteilen und zu klassifizieren, die der des Hörens von Menschen bestmöglich nahekommt. 

Unser konkretes Ziel:
Herstellung eines innovativen  Klangerkennungssystems, überall einsetzbar, wo die Erkennung komplexer Klangphänomenen (Töne, Geräusche, Schallereignisse) entscheidend ist oder nicht in dieser Qualität möglich war. Wir nutzen dabei neuste KI-Algorithmen speziell auch Spiking Neural Networks (SNNs).

Dafür konzentrieren wir uns in AiRAES aktuell  auf neue Lernalgorithmen, die es mehrschichtigen stark rückgekoppelten SNNs erlauben Informationen mit hoher Energieeffizient ( < 1% ) und mit mehr Intelligenz als die State-Of-The-Art KI zu verarbeiten.

AiRAES-EAR bietet zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten von der Zustandsüberwachung von Maschinenelementen und Materialien in der Industrie über die Einschätzung von Tierlauten in der Landwirtschaft oder beim Arten-Screening in der Biologie bis hin zur akustischen Erkennung von mehrstimmiger Musik. 

Wir freuen uns über die Förderung  dieses innovativen Projekts  durch das Wirtschaftsministerium des Landes Baden-Württemberg  in den Jahren 2021 bis 2023.