Forschungsgruppen der Technischen Fakultät

Die AG Neuroinformatik unter Leitung von Prof. Dr. Helge Ritter will das Zusammenspiel von adaptiver Steuerung, Embodiment, Wissen, sowie Lernen beim Hervorbringen kognitiver Interaktion verstehen und für Roboter und intelligente Schnittstellen nachbilden.

Im Gegensatz zu den heutigen Ingenieurslösungen, die bis ins Detail alles genau spezifizieren müssen, formen sich neuronale Netze durch Prozesse wie Selbstorganisation, Adaptation und Lernen weitgehend selbst und können sich daher flexibel an neue Situationen anpassen und robustes Verhalten erzeugen.

Um die Funktionsweise dieser Systeme besser zu verstehen und ähnliche Funktionalität in technischen Systemen zu realisieren, verknüpft die AG Neuroinformatik Methoden des maschinellen Lernens, der neuronalen Netze, des Computer-Sehens, dynamischer Systeme und der Kontrolltheorie mit Einsichten aus benachbarten Wissenschaftsdisziplinen wie der Neurowissenschaft, Psychologie, und Linguistik. Die Anwendungsfelder umfassen neben der Robotik auch das Data Mining, Hirn-Maschine-Schnittstellen und die Integration komplexer Systeme. Aufgrund der engen Verbindung zwischen neuronalen Netzen und der Verhaltens­steuerung, wird die Robotik jedoch als Hauptanwendungs- und Testfeld betrachtet.

Hier liegt der Schwerpunkt vor allem auf manueller Intelligenz und deren Replikation für mehrfingrige Roboterhände. Mit Hilfe von Augen-, Bewegungs- und Kraftmesssystemen und in enger Kooperation mit der AG Biomechanik (Thomas Schack) untersuchen wir zunächst menschliche Handlungen und übersetzen diese anschließend in geeignete Robotersteuerungs­strategien, wobei taktile und Bild-gesteuerte Rückkopplungsschleifen genutzt werden, um ein robustes Verhalten zu erzielen. In Zusammenarbeit mit den Gruppen Angewandte Informatik (Britta Wrede), Semantic Computing (Philipp Cimiano), Angewandte Computerlinguistik (David Schlangen), und Social Cognitive Systems (Stefan Kopp) arbeiten wir an Robotersystemen, die in interaktiven Dialogen trainiert werden und sich inkrementell neues Wissen über die sie umgebene Welt aneignen.