Überblick


Abteilungen

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.

Perzeptive Systeme (Black)

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.

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Die Forschungsinteressen der Abteilung umfassen Nanofluidik, Benetzung und Kapillarkräfte, entropische Kräfte, weiche Materie an Grenzflächen, kritische Phänomene und kollektive Dynamik.

Theorie inhomogener kondensierter Materie (Dietrich)

Die Forschungsinteressen der Abteilung umfassen Nanofluidik, Benetzung und Kapillarkräfte, entropische Kräfte, weiche Materie an Grenzflächen, kritische Phänomene und kollektive Dynamik.

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Die neue Abteilung „Haptische Intelligenz“ unter Leitung von Frau Prof. Katherine­ J. Kuchenbecker beschäftigt sich mit der Haptik bei robotischen Systemen.  Die Wissenschaftler möchten Roboter zu einer ausgeklügelten, haptischen Wahrnehmung verhelfen. Zudem suchen sie nach Methoden, um Anwendern von telerobotischen oder virtuellen Systemen eine sensorische Rückmeldung geben zu können.

Haptische Intelligenz (Kuchenbecker)

Die neue Abteilung „Haptische Intelligenz“ unter Leitung von Frau Prof. Katherine­ J. Kuchenbecker beschäftigt sich mit der Haptik bei robotischen Systemen.
Die Wissenschaftler möchten Roboter zu einer ausgeklügelten, haptischen Wahrnehmung verhelfen.
Zudem suchen sie nach Methoden, um Anwendern von telerobotischen oder virtuellen Systemen eine sensorische Rückmeldung geben zu 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.

Autonome Motorik (Schaal)

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.

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Eine Gehirn-Maschine-Schnittstelle ermöglicht es Menschen, mit ihrer Umwelt ohne die Hilfe von Muskelkraft zu interagieren. So können beispielsweise gelähmte Patienten rein mittels ihrer Gedanken Wörter buchstabieren und Sätze bilden. Hierzu ist jedoch eine aufwendige Datenanalyse der komplexen, mehrdimensionalen Signale, die vom Gehirn zur Steuerung ausgesandt werden, notwendig.

Empirische Inferenz (Schölkopf)

Eine Gehirn-Maschine-Schnittstelle ermöglicht es Menschen, mit ihrer Umwelt ohne die Hilfe von Muskelkraft zu interagieren. So können beispielsweise gelähmte Patienten rein mittels ihrer Gedanken Wörter buchstabieren und Sätze bilden. Hierzu ist jedoch eine aufwendige Datenanalyse der komplexen, mehrdimensionalen Signale, die vom Gehirn zur Steuerung ausgesandt werden, notwendig.

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Charakterisierung und Design neuer magnetischer Systeme, experimentelle und theoretische Untersuchung  magnetischer Phänomene; nanoskalige Supermagnete, Nano- und Hybridstrukturen, Nanopartikel und magnetische Halbleiter; Entwicklung spektroskopischer, mikroskopischer und zeitaufgelöster Verfahren und theoretischer Modelle.

Moderne Magnetische Systeme (Schütz)

Charakterisierung und Design neuer magnetischer Systeme, experimentelle und theoretische Untersuchung magnetischer Phänomene; nanoskalige Supermagnete, Nano- und Hybridstrukturen, Nanopartikel und magnetische Halbleiter; Entwicklung spektroskopischer, mikroskopischer und zeitaufgelöster Verfahren und theoretischer Modelle. [mehr]
Das von Prof. Metin Sitti ins Leben gerufene Physical Intelligence Department hat sich zum Ziel gesetzt, die Grundlagen von Designs, Fortbewegung, Wahrnehmung, Lernfähigkeit und Kontrolle einzelner sowie vieler kleinformatiger, mobiler Soft- und Smart-Material Roboter zu ergründen.

Physische Intelligenz (Sitti)

Das von Prof. Metin Sitti ins Leben gerufene Physical Intelligence Department hat sich zum Ziel gesetzt, die Grundlagen von Designs, Fortbewegung, Wahrnehmung, Lernfähigkeit und Kontrolle einzelner sowie vieler kleinformatiger, mobiler Soft- und Smart-Material Roboter zu ergründen.
Untersuchung der Wechselwirkung zwischen synthetischen und biologischen Materialien.

Neue Materialien und Biosysteme (Spatz)

Untersuchung der Wechselwirkung zwischen synthetischen und biologischen Materialien.

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