“Gradient Descent für das Training neuronaler Netze auf Mikrocontrollern ” – David Josef Muttenthaler, 2025

“Reproduzierbare Datenverteilungsänderungen zur Evaluierung der Anpassungsfähigkeit neuronaler Netze” – David Reinberger, 2025

“Kollaboratives Training von Modellen des maschinellen Lernens in heterogenen Mikrocontrollernetzwerken” – Matthias Köhler, 2025

“Optimierung eines KI-basierten Energiemanagementsystems für Embedded Hardware: Portierung symbolisch-regressiver Modelle, Performance-Steigerung und Retraining” – Alexander Prielinger, 2025

“Retraining of Neural Networks on Resource-Limited Devices” – Florian D. Meißl, 2024

P. Kastner, Doka Österreich, Amstetten, “Smarte Baustelle – Sichere Baustelle”, 04.11.2025

F. Eibensteiner, Workshop zu Embedded AI und Retraining, FH Hagenberg, 24.06.2025

N. Teringl, F. Eibensteiner, KI in der Qualitätskontrolle – flexibel, intuitiv, 100% geprüft, Online-Vortrag bei Wirtschaftskammer Österreich, Linz, 16.06.2025

F. Eibensteiner, Adaptive KI-Systeme: Die nächste Evolutionsstufe, Vortrag beim Workshop Embedded AI: Gegenwart & Zukunft, Danube Dynamics Embedded Solutions GmbH, Linz, 27.05.2025

F. Eibensteiner, Workshop zu Embedded AI, FH Hagenberg, 12.03.2025

F. Eibensteiner, Retraining on Embedded Systems, Christian Doppler Labor für Embedded Machine Learning am Institut für Computertechnik, TU Wien, 29.11.2024

C. Dalpiaz, K. Preiner, M. Kargl, P. Kastner, F. Eibensteiner, J. Langer, „Optimization Potential for Adapting Symbolic Regression Models Applied to Energy Flow Control“, URBan SENSEmaking and Intelligence for Safer Cities (URBSENSE) 2026

C. Dalpiaz, K. Preiner, P. Kastner, M. Kargl, F. Eibensteiner, J. Langer, „Meta-modeling Power Inverters for Fast Evaluation of Energy Flow Controllers on Resource Limited Devices“, Eurocast 2026, 20th International Conference on Computer Aided Systems Theory

A. Prielinger, C. Dalpiaz, F. Eibensteiner, K. Preiner, J. Langer, „Optimization Strategies for Deploying Symbolic Regression Models on Embedded Hardware for Energy Management“, Eurocast 2026, 20th International Conference on Computer Aided Systems Theory

Edge to Edge: Enabling Comparative Benchmarking for On-Device Training with a TensorFlow Lite Baseline, M. Kargl, F. Eibensteiner, C. Dalpiaz, P. Kastner, J. Langer, International Conference on Artificial Intelligence, Computer, Data Sciences and Applications (ACDSA) 2026

An Embedded On-Device Training Framework for Neural Networks, M. Kargl, D. Muttenthaler, F. Eibensteiner, C. Dalpiaz, P. Kastner, J. Langer, Eurocast 2026