Forschungsgruppen

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Max Planck Institute for Intelligent Systems

Forschungsschwerpunkt: Verständnis, Optimierung und Vorhersage von Zusammenhängen zwischen den mikroskopischen und makroskopischen Eigenschaften großer, komplexer interagierender Systeme. Die Gruppe nähert sich der Forschung, indem sie anwendungsorientierte Probleme mit Fachexperten aus verschiedenen Disziplinen angeht. Sie entwickelt Modelle und Algorithmen, die auf statistischen physikalischen Prinzipien basieren.

Cyber Valley Research Fund Forschungsprojekte

  • Relaxing restrictive interdependence assumptions in networks -

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Max Planck Institute for Intelligent Systems

Forschungsschwerpunkte: Neuromechanik der Fortbewegung, Biorobotik, experimentelle Validierung mit physikalischen Modellen, Softrobotik, integrative Systembiomechanik, Systembiophysik und Biomaterialien.

Cyber Valley Research Fund Forschungsprojekte

  • Soft-sensing interfaces with multifunctional smart materials

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Max Planck Institute for Intelligent Systems

Forschungsschwerpunkte: Revolutionierung von Selbstverwirklichung und persönlicher Entwicklung, Psychotherapie und Psychiatrie, Gehirntraining und Bildung durch die Etablierung einer neuen Wissenschaft zur Verbesserung des menschlichen Geistes und zur Entwicklung innovativer Ansätze und Technologien, die Menschen dazu befähigen effektiver zu werden. Die Forschung konzentriert sich daher auf das Verständnis, die Förderung und die Unterstützung von Lernen, Zielsetzung und Zielerreichung.

Cyber Valley Research Fund Forschungsprojekte

  • A scalable machine learning approach to improving human decision making
  • ACTrain: A personalised companion for enhancing executive functions based on adaptive meta-cognitive feedback

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Max Planck Institute for Intelligent Systems

Forschungsschwerpunkt: Entwicklung von Algorithmen zum Schutz der Privatsphäre, wenn große Datensätze selbst zu statistischen Schlussfolgerungen kommen. Ziel der Gruppe ist es, anspruchsvolle statistische Probleme im Bereich Machine Learning und Datenschutz zu lösen.

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University of Stuttgart

Forschungsschwerpunkt: Entwicklung neuer Geräte und Mikrosysteme für biomedizinische Anwendungen. Ziel ist es, die Betätigung, Erfassung und Berechnung zu integrieren, um medizinische Verfahren voranzutreiben. Qiu ist daran interessiert, Werkzeuge zu entwickeln, die große Datenmengen sammeln und aus den Daten lernen, um die zugrunde liegenden Prinzipien zu verstehen. Ein Forschungsschwerpunkt liegt auf der Schaffung einer realistischen Test- und Simulationsumgebung für chirurgische Roboter, die auf Rapid Prototyping und Augmented Reality basiert.

Gefördert von der Vector Stiftung.

Cyber Valley Research Fund Forschungsprojekte

  • Der cyber-physikalische Zwilling menschlicher Organe

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University of Tübingen

Forschungsschwerpunkt: Mit maschinellen Lernmethoden wichtige molekulare Prozesse in lebenden Zellen besser verstehen, mit einem besonderen Interesse an epigenetischen Prozessen - z.B. was macht eine Leberzelle aus oder welche Blutzelle, was sie aus, wenn alle Zellen im Körper den gleichen genetischen Code haben? Mit der Entwicklung von maschinellen Lerntechniken für die computergestützte Genidentifikation will Schweikert den Bereich der computergestützten Epigenomik, der für medizinische Anwendungen vielversprechend ist, weiter voranbringen.

Gefördert von der Gips-Schüle Stiftung.

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University of Göttingen

Forschungsschwerpunkt: Entwicklung intelligenter Systeme, die in Bezug auf Lernen und Leistung so vielseitig sind wie das Gehirn von Säugetieren. Zu diesem Zweck verwendet die Gruppe große Mengen neurophysiologischer und anatomischer Daten, um die Grundlagen der neuronalen Intelligenz besser zu verstehen und die Kluft zwischen KI-Forschung und Neurowissenschaften zu verringern.

Gefördert von der Carl-Zeiss Stiftung.

Cyber Valley Research Fund Forschungsprojekte

  • Mechanisms of representation transfer

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Max Planck Institute for Intelligent Systems

Forschungsschwerpunkt: Entwicklung autonomer intelligenter Systeme, die ihre Wahrnehmungs- und Handlungskompetenz durch Interaktion mit der Umwelt erlernen und verbessern können. Ein Schwerpunkt liegt auf lernbasierten Ansätzen zur Bild- und Sensordatenanalyse. Stückler entwickelt Verfahren, mit denen Roboter aus Sensordaten ihre dynamische Umgebung aktiv verstehen und für komplexe Aufgaben wie Objektbehandlung oder autonome Navigation nutzen können. Neben den Bilddaten verwendet er auch andere Sensoren wie taktile Sensoren für den künstlichen Tastsinn beim Greifen oder Trägheitssensoren, die mit dem menschlichen Gleichgewichtssinn vergleichbar sind.

Cyber Valley Research Fund Forschungsprojekte

  • Learning of physics-based models for visio-tactile object perception and manipulation
  • Self-supervised learning of mobility affordances for vision-based navigation

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RWTH Aachen University

Forschungsschwerpunkt: Entscheidungsfindung, Steuerung und Lernen für autonome intelligente Systeme. Entwicklung grundlegender Methoden und Algorithmen, die es Robotern und anderen intelligenten Systemen ermöglichen, durch Feedback mit ihrer Umgebung zu interagieren, autonom von Daten zu lernen und sich zu kollaborativen Netzwerken zu verbinden. Die Umsetzung mathematischer und theoretischer Erkenntnisse in eine verbesserte Autonomie und Leistung realer physikalischer Systeme ist eine wichtige und treibende Komponente der Arbeit der Gruppe Intelligent Control Systems.

Cyber Valley Research Fund Forschungsprojekte

  • MachineData: Machine