FORSCHUNG LEBEN – das Magazin der Universität Stuttgart

KI-Spitzenforschung und Unternehmergeist

Intelligente Systeme für eine zukunftsfähige Gesellschaft sind die übergreifende Vision der Universität Stuttgart
[Foto: MPI-ISW. Scheible]

Von autonomen Fahr- und Flugzeugen über die automatisierte Produktion bis hin zu Assistenzrobotern und intelligenten Medizingeräten: Intelligente Systeme für eine zukunftsfähige Gesellschaft sind die übergreifende Vision der Universität Stuttgart. Dabei sind autonome Systeme eines der Forschungsfelder mit viel Zukunftspotenzial.

Der Innovationscampus Cyber Valley ist wiederum eine der größten Forschungskooperationen Europas auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) und inzwischen ein internationales Aushängeschild. Beteiligt sind an der durch das Land Baden-Württemberg geförderten Initiative das Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme, die Universitäten Stuttgart und Tübingen sowie die Unternehmen Amazon, BMW, Daimler, der Automotive Engineering- Dienstleister IAV, Porsche, Bosch und ZF Friedrichshafen.

Forschungsschwerpunkte sind das Maschinelle Lernen, Robotik sowie Computer Vision. Unter dem Cyber Valley-Dach sind bereits zehn neue Forschungsgruppen und drei Universitätslehrstühle entstanden, sieben weitere sind in der Ausschreibung. Zudem ist dem Cyber Valley mit der International Max Planck Research School for Intelligent Systems (IMPRS-IS) eine Doktorandenschule angeschlossen. Last, but not least, bildet das Cyber Valley ein ideales Umfeld für die Gründung von Start-ups – wodurch nicht zuletzt die Grenzen zwischen Industrieforschung und von Neugier getriebener Grundlagenforschung aufbrechen.

Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des Cyber Valleys betreiben Spitzenforschung auf dem jeweiligen Gebiet. Sie wurden in einem zielgerichteten Auswahlverfahren aus aller Welt rekrutiert, um ihre Forschung in der Region Stuttgart-Tübingen voranzutreiben. Einige von ihnen stellen wir hier exemplarisch vor.

Prof. Frank Allgöwer, Leiter des Instituts für Systemtheorie und Regelungstechnik der Universität Stuttgart und einer der Mitbegründer des Cyber Valleys (c) Universität Stuttgart/U. Regenscheit

Vermeintlich so unterschiedliche Forschungsbereiche wie Robotik, Regelungstechnik, Computer Vision, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen haben eines gemeinsam: Sie basieren auf einem kybernetischen Regelkreis. Dieser ist ein Forschungsfeld von Prof. Frank Allgöwer, Leiter des Instituts für Systemtheorie und Regelungstechnik der Universität Stuttgart und einer der Mitbegründer des Cyber Valleys. „Wahrnehmen, Lernen, Handeln“ lautet der Dreiklang im kybernetischen Zyklus. Läuft dabei etwas schief, kommt es zu Instabilitäten mit manchmal dramatischen Folgen. Deshalb muss die Lernfähigkeit in die Algorithmen einbezogen werden.

Arbeitsgruppe um Prof. Peer Fischer vor Vakuumanlage (c) Universität Stuttgart/M. Kovalenko

Mithilfe der im Hintergrund zu sehenden Vakuumanlage und eines von ihr entwickelten Aufdampfprozesses ist es der Arbeitsgruppe um Prof. Peer Fischer am Institut für Physikalische Chemie der Universität Stuttgart und am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme möglich, auf einem Wafer in wenigen Stunden hunderte Milliarden von maßgeschneiderten, 20 nm bis 1 Mikrometer große Nanostrukturen herzustellen. Der computergesteuerte Wachstumsprozess erlaubt die Kontrolle über die dreidimensionale Form und Materialzusammensetzung. Auf diese Weise stellen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler unter anderem Nanopropeller her, die sie durch Gewebe bewegen können.

Jun.Prof. Michael Sedlmair (c) University of Stuttgart/U. Regenscheit
Computer sollen das Verhalten und die Aufmerksamkeit ihrer User erkennen, um zielgerichtet zu reagieren. Die Datenbasis schaffen Kameras oder andere Sensoren.

Wie lassen sich wissenschaftlich spannende Phänomene in virtuellen Welten betrachten und dabei interaktiv und in Echtzeit verändern? Wie können wir Menschen Einfluss auf die Art der Darstellung oder die sichtbaren Daten nehmen? Das möchte Michael Sedlmair, Junior-Professor für Augmented und Virtual Reality am Visualisierungsinstitut der Universität Stuttgart, mit seiner Forschung herausfinden. Gemeinsam mit Studierenden entwickelt er Ideen und geeignete Algorithmen, die solche Lösungen ermöglichen und die Interaktion zwischen Mensch und Daten schaffen könnten. Zu den größten Herausforderungen gehört es dabei, zu ergründen, wie sich komplexe Daten im realen Kontext darstellen lassen und welche neuen Interaktionsmöglichkeiten für AR- und VR-Technologien geeignet sind.

Prof. Marc Toussaint, Leiter der Gruppe Maschinelles Lernen und Robotik am Institut für Parallele und Verteilte Systeme der Universität Stuttgart (c) Universität Stuttgart/M. Kovalenko

An den Schnittstellen zwischen Künstlicher Intelligenz, Robotik und maschinellem Lernen forscht Prof. Marc Toussaint, Leiter der Gruppe Maschinelles Lernen und Robotik am Institut für Parallele und Verteilte Systeme der Universität Stuttgart und Fellow am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme. Im Rahmen des Cyber Valley beschäftigt er sich unter anderem damit, wie Roboter ihre physikalische Umwelt manipulieren und verstehen können, um darin zu lernen.

Prof. Katherine J. Kuchenbecker, Direktorin der Abteilung „Haptische Intelligenz“ am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme (c) Universität Stuttgart/M. Kovalenko

Wenn Fingerspitzengefühl gefragt ist, müssen Roboter kapitulieren: Ihnen fehlt in der Regel der Tastsinn. Hier will Prof. Katherine J. Kuchenbecker Abhilfe schaffen. Die Direktorin der Abteilung „Haptische Intelligenz“ am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme und ihre wissenschaftlichen Mitstreiterinnen und Mitstreiter streben an, Roboter mit einer ausgeklügelten haptischen Wahrnehmung auszustatten. Ein Projekt ist das Operationssystem „Intuitive da Vinci Si“. Das roboterassistierte Chirurgiesystem ermöglicht Operateuren bereits heute eine Vielzahl minimalinvasiver Eingriffe. Künftig soll der maschinelle OP-Assistent haptisches Feedback geben können.

Prof. Ingo Steinwart, Leiter des Instituts für Stochastik und Anwendungen der Universität Stuttgart (c) Universität Stuttgart/M. Kovalenko

Die Fähigkeit, selbstständig zu lernen, ist ein Merkmal von mit KI ausgestatteten Systemen. Die Forschenden um Prof. Ingo Steinwart, Leiter des Instituts für Stochastik und Anwendungen der Universität Stuttgart, setzen auf mathematische Disziplinen wie Funktionsanalysis, Approximations- und Wahrscheinlichkeitstheorie, um die Methoden des maschinellen Lernens und ihre Mechanismen in der Tiefe zu verstehen. Dieses Verständnis ist wiederum die Voraussetzung dafür, die existierenden Lernalgorithmen der mit KI ausgestatteten Systeme zu optimieren und auf neue Szenarien anpassen zu können.

Prof. Oliver Riedel, Leiter des Lehrstuhls "Produktionstechnische Informationstechnologien“  (c) Universität Stuttgart/M. Kovalenko

Industrie 4.0 en miniature: Die Versuchs- und Modellanlage für getaktete Fertigungsszenarien am Institut für Steuerungstechnik der Werkzeugmaschinen und Fertigungseinrichtungen ist das Modell einer modernen Fabrik mit digital geschlossenen, flexiblen Prozessketten. Die Anlage, die unter der Regie von Prof. Oliver Riedel, dem Leiter des Lehrstuhls "Produktionstechnische Informationstechnologien“ entstanden ist, verfügt nicht nur über Aktorik, Sensorik sowie Steuer- und Regelungstechnik. Ein Beispiel: Die Werkstückträger nehmen im laufenden Betrieb eigenständig Messdaten auf, die mithilfe von Datenanalyse und KI vorverarbeitet an einen Server übermittelt und dort weiter ausgewertet werden. Dadurch lassen sich Produktionsanlagen in Echtzeit überwachen, Probleme frühzeitig erkennen und Arbeitsabläufe optimieren – im besten Fall vollautomatisch.

Demonstrator (c) Universität Stuttgart/U. Regenscheit

Cyber-physische Systeme durchdringen zunehmend die Automatisierungstechnik. In diesem Kontext beschäftigt sich das Institut für Automatisierungstechnik und Softwaresysteme (IAS) der Universität Stuttgart in Kooperation mit Siemens Corporate Technology in München mit digitalen Zwillingen als virtuellem Abbild einer physischen Anlage. Das Team um Prof. Michael Weyrich konzentriert sich dabei auf mögliche Vorteile des Einsatzes digitaler Zwillinge in verschiedenen Anwendungsszenarien und schuf zu diesem Zweck den hier abgebildeten Demonstrator. Anhand eines eingängigen Beispiels aus der Logistik werden verschiedene Aspekte des Digitalen Zwillings erfahrbar gemacht. Im Sinne des Technologietransfers sollen dadurch abstrakte Konzepte einen erleichterten Eingang in die industrielle Praxis finden.

Dr. Sebastian Trimpe, Cyber Valley Forschungsgruppenleiter am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme und Gastwissenschaftler am Institut für Systemtheorie und Regelungstechnik der Universität Stuttgart (c) Universität Stuttgart/M. Kovalenko

Wahrnehmen, Entscheiden und Handeln: Dieser Dreiklang ist für intelligente Maschinen die Grundlage, um in der physikalischen Welt eigenständig agieren zu können. Dafür nehmen die Maschinen über Sensoren den Zustand der Umwelt auf, entscheiden – basierend auf diesen Daten – welche Aktion als Nächstes ausgeführt werden soll und setzen diese dann in eine Handlung um. Gleichzeitig sollen sie aus den Daten selbstständig lernen – zum Beispiel schneller oder besser zu werden. Das Lernen und Entscheiden muss in Robotern über Algorithmen verankert werden. An diesen forscht Dr. Sebastian Trimpe, Cyber Valley Forschungsgruppenleiter am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme und Gastwissenschaftler am Institut für Systemtheorie und Regelungstechnik der Universität Stuttgart, mit seinem Team.

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Andrea Mayer-Grenu

Wissenschaftsreferentin, Forschungspublikationen

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