Hochschule Reutlingen

Forschungszentrum KI-X

Das Forschungszentrum KI-X ist ein fakultätsübergreifender Zusammenschluss an der Hochschule Reutlingen. 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, Life Sciences oder Neurorobotik. Auch die Übertragung auf andere Branchen liegt nahe. Durch den interdisziplinären Zusammenschluss von KI-Expert:innen und -Anwender:innen 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.

 

Das Zentrum befasst sich u.a. mit folgenden Schwerpunkten:

  • 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

    Mitglieder des Forschungszentrums

    Projektbeispiele

    HEIDI

    Holistic and adaptivE Interface Design for human-technology Interactions

    HoloDec

    Automatisierte Entwurfsmethoden für hocheffiziente integrierte Sensormodule in Edge-Computing-Anwendungen

    KI-Delta Learning

    Methoden und Werkzeugen zur effizienten Erweiterung und Transformation vorhandener KI-Module autonomer Fahrzeuge

    PLASMA

    Prozedurale Lernbasierte Automatisierung des Entwurfs Analoger Integrierter Schaltungen unter Verwendung von Machine-Learning-Ansätzen