Zum Inhalt
Forschungsprofil

Forschungsbereich „Künstliche Intelligenz und Intelligente Systeme“

Intelligente Systeme verhalten sich auf eine Art und Weise, die wir mit Intelligenz assoziieren. Dabei ist Intelligenz vielschichtig - sie kann sich auf einzelne Individuen beziehen, aber auch auf ganze Populationen und deren Entwicklung. Intelligente Systeme können mit ihrer Umwelt interagieren, wobei sie natürliche Sinnesorgane und Aktuatoren berücksichtigen. Dabei sind ihre Fähigkeiten oft sogar gegenüber natürlichen Systemen überlegen, wie zum Beispiel bei der Verarbeitung visueller, akustischer, haptischer oder olfaktorischer Informationen.

Beispielhaft sind folgende Forschungsthemen von Bedeutung:

  • Modellierung physikalischer Eigenschaften realer Umgebungen zur Erschaffung virtueller Abbilder der Wirklichkeit
  • Visualisierung und Analyse von Daten und Prozessen in den Ingenieurs-, Bio- und Naturwissenschaften
  • Unterstützung bei der Wissensentdeckung („Data Mining“) in extrem großen Datenmengen durch maschinelles Lernen
  • Modalität der Interaktion zwischen Nutzern:innen und Umgebung, z. B. in "intelligenten Räumen" mittels Sensoren und Methoden der Mustererkennung
  • Interaktionsverhalten der User:innen und Adoption von intelligenten Systemen im betrieblichen Umfeld

Aktuelle Forschungsergebnisse

  • Lukas-Valentin Herm, Kai Heinrich, Jonas Wanner, Christian Janiesch: Stop ordering machine learning algorithms by their explainability! A user-centered investigation of performance and explainability. Int. J. Inf. Manag. 69: 102538 (2023). DOI: 10.1016/j.ijinfomgt.2022.102538
  • Hans-Christian Möhring, Petra Wiederkehr, Kaan Erkorkmaz, Yasuhiro Kakinuma: Self-optimizing machining systems. CIRP Annals 69(2):740-763 (2020). DOI: 10.1016/j.cirp.2020.05.007
  • Jan Robine, Marc Höftmann, Tobias Uelwer, Stefan Harmeling: Transformer-based World Models Are Happy With 100k Interactions. ICLR 2023. DOI: 10.48550/arXiv.2303.07109
  • Erich Schubert, Peter J. Rousseeuw: Fast and eager k-medoids clustering: O(k) runtime improvement of the PAM, CLARA, and CLARANS algorithms. Inf. Syst. 101: 101804 (2021). DOI: 10.1016/j.is.2021.101804
  • Stephan Wenninger, Jascha Achenbach, Andrea Bartl, Marc Erich Latoschik, Mario Botsch: Realistic Virtual Humans from Smartphone Videos. VRST 2020: 29:1-29:11. DOI: 10.1145/3385956.3418940
  • Xuan Xie, Kristian Kersting, Daniel Neider: Neuro-Symbolic Verification of Deep Neural Networks. IJCAI 2022: 3622-3628. DOI: 10.24963/ijcai.2022/503