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Perception and Sensing

Prof. Dr. Michael Strohmeier

Innovative Sensortechnologien und Perception-Methoden ermöglichen es Physical-AI-Systemen, ihre Umgebung unter realen Bedingungen robust zu interpretieren. Die Integration heterogener, multi-modaler Sensorik mit lernbasierten semantischen Repräsentationen und Unsicherheitsquantifizierung bildet die Grundlage für eine physikalisch fundierte Zustandsschätzung. ↗

Control and Safety

Prof. Dr.-Ing. Thomas Kirchmeier

Robuste Regelungsmethoden übersetzen Entscheidungen in sicheres, zuverlässiges und effizientes physisches Handeln. Hybride neuronale Architekturen, gefahrenbasierte Situationsklassifikation und systematisches Unsicherheitsmanagement gewährleisten funktionale Sicherheit und fail-operationales Verhalten. ↗

Forschungsschwerpunkt

Explainable Human-Machine Interaction

Prof. Dr. Silvan Mertes

Transparente und vertrauenswürdige Interaktion verbindet Menschen mit intelligenten physischen Systemen. Counterfactual-Erklärungen und adaptive Sprachsynthese vermitteln sowohl Entscheidungsinhalte als auch zugrunde liegende Unsicherheit und halten Physical AI verständlich und am menschlichen Willen ausgerichtet.

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Artificial Intelligence and Decision-Making

Prof. Dr.-Ing. Honorary Doctor of ONPU Thorsten Schöler

Fortschrittliche Methoden des maschinellen Lernens, des Reasonings und der Planung befähigen Physical-AI-Systeme zu wirksamen Entscheidungen in komplexen, unsicheren Umgebungen. Neuro-symbolische Architekturen und Digital Twins ermöglichen skalierbare, einschränkungskonforme Entscheidungsfindung sowohl für individuelle Autonomie als auch für Multi-Agenten-Systeme. ↗

Systems and Architectures for Autonomous Systems

Prof. Dr. Constantin Wanninger

Modulare Hardware-Software-Architekturen integrieren Sensorik, Kommunikation und Aktuatorik zu kohärenten Physical-AI-Plattformen. System-of-Systems-Strukturen mit selbstorganisierenden Subsystemen und semantische Modellierungsframeworks beschleunigen Entwicklung und Code-Synthese. ↗

AI and Robotics