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Abteilungen des Instituts
Autonome Motorik

Die Abteilung Autonome Motorik untersucht intelligente Systeme, die sich bewegen, wahrnehmen und lernen können.

Die Wissenschaftler der Abteilung Autonome Motorik wollen verstehen, wie autonome Bewegungssysteme sich selbst kompetentes Verhalten beibringen. Ausgehend von einem relativ einfachen Set an Algorithmen und Vorstrukturierung lernen diese Systeme, indem sie mit der Umgebung interagieren.


Empirische Inferenz

Die Abteilung Empirische Inferenz forscht nach Möglichkeiten, die Gesetzmäßigkeiten aufzudecken, die empirischen Daten zugrunde liegen.

Die Abteilung entwickelt Algorithmen und wendet sie auf vielfältige Probleme an, wie zum Beispiel das Computersehen und die Bioinformatik.


Haptische Intelligenz

Wir bringen Robotern das Fühlen bei, erfinden neue haptische Schnittstellen zwischen Mensch und Maschine und wir spielen mit Robotern!

Computer können wunderschöne Bilder zeigen und Töne von sich geben, aber den Tastsinn lassen sie völlig außer acht. Digitale Produkte kann ein Nutzer immer noch nicht "anfassen". Daran und an der haptischen Interaktion zwischen Mensch und Maschine arbeiten wir hier in der Abteilung für Haptische Intelligenz, geleitet von Dr. Katherine J. Kuchenbecker. Unser Ziel ist es zu verstehen, wie verschiedene Materialien verschiedene Tastgefühle auslösen. Wir wollen zudem neue Möglichkeiten erforschen, wie diese Tast-Auslösereize in der Interaktion zwischen Mensch und Maschine verwendet werden können.


Perzeptive Systeme

Die Abteilung Perzeptive Systeme entwickelt mathematische und Computer-basierte Modelle für maschinelles Sehen.

Wie sehen wir? Wir entwickeln mathematische und Computer-basierte Modelle, welche die Prinzipien der Perzeption beschreiben. Wie können wir sehende Computer bauen? Wir kombinieren Erkenntnisse der Neurowissenschaft mit statistischen Modellen, maschinellem Lernen und Computergrafik, und leiten neue Algorithmen zur Bilderkennung ab. Diese sollen es eines Tages Computern ermöglichen, die visuelle Welt von Oberflächen, Materialien, Licht und Bewegung zu verstehen.


Physische Intelligenz

Die Wissenschaftler der Abteilung für Physische Intelligenz entwickeln Robotern kleiner als einen Millimeter, also im Mikro- oder sogar Nanobereich. Ihr Ziel ist es zu verstehen, wie diese Kleinst-Roboter designt sein müssen, damit sie sich bewegen und kontrollieren lassen können, wie diese intelligenten Systeme wahrnehmen und daraus lernen.

Die Abteilung für Physische Intelligenz wurde von Dr. Metin Sitti im Herbst 2014 gegründet. Die Wissenschaftler arbeiten daran, die Prinzipien zu verstehen, wie Kleinst-Roboter im Mikro- oder Nanobereich designt sein müssen, um sich fortbewegen zu können, steuerbar zu sein, um wahrnehmen und daraus lernen zu können. Anders als bei gewöhnlichen, größeren Computern, wo Rechenleistung eingebaut werden kann, steckt die Intelligenz dieser Roboter in ihrer physischen Struktur, dem verwendeten Material und eben ihrer Steuerbarkeit. Physische Intelligenz ist unabdingbar im Mikro- oder Nanobereich, und sie gilt es hier in der Abteilung zu erforschen.


Moderne magnetische Systeme

Magnetische Systeme spielen in unserem Alltag und in innovativen Techniken eine bedeutende Rolle wie z. B. auf dem Gebiet der magnetischen Datenspeicherung, Sensorik, Motorik und Energieumwandlung. Gerade im Zusammenhang mit den heute verfügbaren Möglichkeiten, moderne, künstliche Funktionswerkstoffe und Materialsysteme auch auf atomarer Skala masszuschneidern, zeigt der Magnetismus immer wieder unerwar­tete und überraschende Phänomene, die neue Einblicke in die grundlegende Festkörperphysik liefern und zum Teil hohes technologisches Potenzial beinhalten.


Theorie inhomogener kondensierter Materie

Das Forschungsziel der Abteilung ist darauf ausgerichtet, die makroskopischen Eigenschaften von kondensierter Materie mit dem kollektiven Verhalten der zugrundeliegenden mikroskopischen Freiheitsgrade in Beziehung zu setzen. Basierend auf der Statistischen Physik konzentriert sich die Forschung auf Systeme mit Inhomogenitäten auf mesoskopischen Längenskalen. Diese Systeme zeigen eine Fülle von Phänomenen und können zu Zuständen der Materie führen, die sich im homogenen Fall nicht ausbilden. Dies bietet Perspektiven für viele nützliche Anwendungen.