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Angewandte Künstliche Intelligenz (KI-X)

Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) finden mittlerweile in vielen Branchen Anwendung. Teilweise sind neue Branchen ausschließlich von KI geprägt. Hier setzt das Forschungszentrum KI-X an. Die Forscherinnen und Forscher untersuchen State-of-the-Art KI-Methoden des Maschinellen Lernens in zukunftsweisenden Themenfeldern mit hohem wirtschaftlichem Potential, wie zum Beispiel im Bereich Autonomes Fahren oder Neurorobotik. Auch die Übertragung auf andere Branchen liegt nahe. Durch den interdisziplinären Zusammenschluss von KI-Experten und -Anwendern ermöglicht KI-X über Branchen hinweg den Austausch von Methoden und fördert deren praktische Anwendung. Moderne maschinelle Lernmethoden (Machine Learning) als Teilgebiet der KI sind enorm vielfältig und wandelbar und können so zu neuen, agilen Entwicklungsprozessen führen. Sie werden durch dedizierte Simulations-Prozesse unterstützt und im Vergleich zu klassischen Lernmethoden untersucht. Im Fokus stehen insbesondere mensch-zentrierte Anwendungen und der intensive Dialog mit Anwendern.

Weitere Informationen zu den einzelnen Forschungsgebieten finden Sie hier:

Kognitive Systeme (Prof. Curio, Sprecher des Forschungszentrums KI-X)
Herman Hollerith Zentrum (Prof. Decker)
Internet of Things (Prof. Martinez)
Electronic Design Automation (Prof. Scheible)
Aspekte der intelligenten Prozess- und Materialentwicklung (Materiomics) (Prof. Kemkemer), Promotionskolleg
Medical Information Systems (Prof. Thies)
Prof. Dr. Benjamin Himpel
Prof. Dr. Christian Kücherer

Unsere Forschungsschwerpunkte

Die Forschungsfelder von KI-X sind wie folgt, aber nicht beschränkt auf:

Interoperable Sensortechnologien (z.B. in den Bereichen Autonomes Fahren, Neurorobotik, Operationssaal, Mikroskopie)
Intelligente Entwicklung und Produktion, z.B. in der Medizintechnik (Computer Vision, Simulationen, Quality Management, Materialien)
Gesundheitswesen (Intelligente IT-Prozesse und Geschäftsmodellierung)
Entwicklung von intelligenter Diagnostik und Laborautomatisierung
Internet of Things und Assisted Living (z.B. Ambient Assisted Living, Wearables)
Human-Centered Intelligent Computing (z.B. Soundanalysis, Speech and Text Processing, Sensory Substitution Devices)
Intelligente Netze (z.B. Smart Grid, Smart City)
Digital Business Engineering und Data Products
Wissensbasierte Mikroelektronische Systeme (z.B. Automatisierter Schaltungsentwurf)
Software- und Systems-Engineering (System-Modellierung, Nutzung von Ontologien und Requirements-Engineering)
Nachhaltiges Datenmanagement für maschinelle Lernaufgaben, Qualitätssicherung und Risikomanagement
Entwicklung und Gestaltung neuer rechtskonformer Prozesse zur nachhaltigen Erhebung und Verwaltung schützenswerter gelabelter Daten für maschinelle Lernverfahren
Nachhaltige Entwicklung von KI-Systemen und anwendungsgetriebene Weiterentwicklung der theoretischen Grundlagen für KI

Leistungsspektrum

Das Forschungszentrum KI-X stellt Forschungsdienstleistungen im Bereich Mensch-zentrierter Anwendungsgebiete, wie zum Beispiel Automotive, Gesundheit, Life-Science, Reha-Care/Assistenz, bis hin zu Design-Tools im Bereich der Mikroelektronik zur Verfügung.

Dazu greift das KI-X branchenunabhängig auf folgende Forschungsmethoden zurück bzw. hilft diese in die Anwendung zu führen. Ziel ist, die Industriepartner von KI-X bei der Entwicklung von forschungsnahen Innovationen zu unterstützen. Hierfür stehen Experten mit Industrieerfahrung in den verschiedensten Branchen zur Verfügung. Das Angebot besteht unter anderem aus:

Identifikation von industriellen Optimierproblemen
Verfahrensentwicklung und Erprobung zur Automatisierung von Analyse- und Produktionsprozessen
Anpassung von Computer-Vision Verfahren und spezifische Datenproduktion
Erstellung von experimentellen Aufbauten zum intelligent Human-Centered Computing
Erstellung und Durchführung von Simulationen
Virtual Reality – Studien in intelligenten, interaktiven Umgebungen
Optimierung von Systemen
Datenhaltungs-/Abrechnungsmodelle
Anpassung von Machine-Learning Methoden auf komplexe Optimier-/Suchaufgaben
Methoden zur Erstellung und Testen sowie Nachvollziehbarkeit von Machine Learning (ML)-basierten Softwaresystemen
Wissensgewinnung aus (Geschäfts-)Prozessen und modellbasierte Verfahren für die Verhaltens- und Vorhersageanalyse komplexer verteilter Computersysteme und deren Schnittstellen (APIs)

Wo nötig, können über die Expertise der KI-X Mitglieder Verbindungen zu existierenden Lehr- und Forschungszentren hergestellt werden, um das Forschungsdienstleistungsangebot zu optimieren.

Ausstattung

Motion Capture Lab, einschließlich VR- und 3D Scanning-Technologien (MoCap 4.0) (u.a. 20 Kamera Vicon Motion Capture System)
Lehr- und Forschungs-Operationssaal
Virtual Reality Laboratory (VRlab)
IoT Lab, einschl. Fahrsimulator und Ambient Assisted Living Lab (AAL)
Electronic Design Automation (EDA) Lab (RBZ)
BioMed-Lab (AC / INF) https://biomed-lab.reutlingen-university.de/home/?L=1
Zell-Mikroskopieverfahren
High-Performance Computing GPGPU und Datenhaltungsplattformen
KI-Lab Region Stuttgart (KI-LA-RS) am HHZ

Projektbeispiele

Offene Fusions Plattform (www.ofp-projekt.de) (BMBF) – abgeschlossen in 03/2019

INFORMATIK (C. Curio)

Weitere Verbundpartner:

http://www.ofp-projekt.de/ofp-project/de/Konsortium-304.html

HELLA GMBH & CO. KGAA, DEUTSCHES ZENTRUM FÜR LUFT- UND RAUMFAHRT, ELEKTROBIT AUTOMOTIVE GMBH, INFINEON TECHNOLOGIES AG, INNOSENT GMBH. HELLA AGLAIA MOBILE VISION GMBH, GESCHÄFTSSTELLE ELEKTROMOBILITÄT RWTH AACHEN, STREETSCOOTER RESEARCH GMBH, TWT GMBH SCIENCE & INNOVATION

KI-Delta Learning (BMWi) – Start 01/ 2020

INFORMATIK (C. Curio)

Weitere Verbundpartner:

Daimler AG, Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft, Volkswagen Aktiengesellschaft, ZF Friedrichshafen AG, Visteon Electronics Germany GmbH, Robert Bosch GmbH, Valeo Schalter und Sensoren GmbH, CMORE Automotive GmbH, HELLA Aglaia Mobile Vision GmbH, InnoSent GmbH, Porsche Engineering Services GmbH, OFFIS e.V., FZI Forschungszentrum Informatik, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Eberhard Karls Universität Tübingen, Technische Universität München, Bergische Universität Wuppertal, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR), Technische Universität Braunschweig, Universität Stuttgart

https://ki-deltalearning.vdali.de/

PLASMA - Prozedurale Lernbasierte Automatisierung des Entwurfs Analoger Integrierter Schaltungen unter Verwendung von Machine-Learning-Ansätzen – Start 12/2019 - BMBF

RBZ/TEC (J. Scheible) / INFORMATIK (C. Curio)

Weitere Verbundpartner

INFINEON, BOSCH