Forschung im Verbundkolleg Digitalisierung Wie gestalten wir die digitale Welt?

Prof. Dr.-Ing. Michael Schmitt

Forschungsschwerpunkte:

- Fernerkundung/Erdbeobachtung
- Radar mit synthetischer Apertur (SAR)
- Künstliche Intelligenz für die Bildanalyse
- Geodatenanalyse

Projekte:

• Fernerkundungsgestütztes, KI-basiertes Monitoring einer Wiederaufforstung: von der Detektion von Aufforstungsflächen bis zur Kontrolle der Baumsetzlinge

Prof. Dr. Sebastian Briechle

Forschungsschwerpunkte: 

- drohnengestütztes Laserscanning
- Sensorfusion und Systemkalibrierung
- Punktwolkenprozessierung
- Geospatial Machine Learning (2D/3D)

Projekte:

• Fernerkundungsgestütztes, KI-basiertes Monitoring einer Wiederaufforstung: von der Detektion von Aufforstungsflächen bis zur Kontrolle der Baumsetzlinge

Prof. Dr. Daniel Beimborn

Daniel Beimborn ist Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik, insb. Informationssystemmanagement, und Studiendekan der Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Angewandte Informatik. Zudem ist er Visiting Professor an der Frankfurt School of Finance & Management.

Seine Forschungsaktivitäten fokussieren sich auf aktuelle organisationale Erfolgsfaktoren im Bereich Digitale Innovation & Transformation (bspw. Scaled-Agile Organisationen, Digital Venture Builders), dem Digital Mindset von Mitarbeitenden, dem Management von IT-Outsourcing-Beziehungen und der Gestaltung der Schnittstelle zwischen IT und Nicht-IT-Bereichen von Unternehmen.

Forschungsschwerpunkte:

- Organisationale Erfolgsfaktoren digitaler Transformation

- IT/Business Alignment

- IT-Outsourcing-Management

Projekte:

• Auswirkung digitaler Transformation auf die Identität von Individuen
• Human-AI Collaboration in Knowledge-Intensive Teams: Designing for Performance and Psychological Safety

Prof. Dr. Carolin Fleischmann

Forschungsschwerpunkte: 

- Human-AI-Collaboration
- Global Virtual Teams
- AI and the Future of Work

Projekte:

• Human-AI Collaboration in Knowledge-Intensive Teams: Designing for Performance and Psychological Safety

Prof. Dr. Ramin Tavakoli Kolagari

Projekte:

• Anwenden von Adversarial Examples zum Testen der Robustheit von Objekterkennern und Identifizierung der Schwachstellen
• Mask-based Black-box Attacks on Safety-Critical Systems that Use Machine Learning
• Software Security Design for Cyber-Physical Systems

Prof. Dr. Ute Schmid

Forschungsschwerpunkte:

-- Interpretierbares maschinelles Lernen
-- Lernen aus relationen Daten
-- Multimodale Erklärungsgenerierung
-- Hypbrides tiefes und symbolisches Lernen
-- Intelligente Tutorsysteme
-- Anwendungen in bildbasierter Diagnostik in Medizin, Agrar, und Produktion
-- Mimikanalyse

https://www.uni-bamberg.de/en/cogsys/schmid-ute/cvdeu/

Projekte:

• Anwenden von Adversarial Examples zum Testen der Robustheit von Objekterkennern und Identifizierung der Schwachstellen

Prof. Dr. Helmut Krcmar

Projekte:

• Resilience against Cyberattacks by Deep Fake based Social Engineering Attacks
• Incentives for Sustainable Transportation Behaviour Enabled by Digital Mobility Platforms
• Smart Mobility in Germany: A Service-Dominant Logic Perspective

Prof. Dr. Heiko Gewald

Forschungsschwerpunkte:

•    Nutzung digitaler Ressourcen durch die alternde Gesellschaft
•    Digitalisierung im Gesundheitswesen
•    Smart Mobility

Link zum Forschungsinstitut

https://www.hs-neu-ulm.de/forschung/forschungsinstitute-und-kompetenzzentren/institut-fuer-dienstleistungsmanagement/

Projekte:

• Auswirkung digitaler Transformation auf die Identität von Individuen
• Resilience against Cyberattacks by Deep Fake based Social Engineering Attacks
• Incentives for Sustainable Transportation Behaviour Enabled by Digital Mobility Platforms
• Smart Mobility in Germany: A Service-Dominant Logic Perspective

Prof. Dr. Eduard Kromer

• Maschinelles Lernen
• Multiagentensysteme
• Reinforcement Learning

Projekte:

• Towards contactless health monitoring: multimodal approaches for vital sign detection

Prof. Dr. Björn Schuller

The Chair of Health Informatics at the Technical University of Munich combines computer science with modern medicine.
The research field is the sensor and knowledge-based monitoring and monitoring of all health-relevant parameters during sports and other activities.
The main interest lies in the recording, analysis and interpretation of biosignals, such as those that arise when monitoring heart activity, metabolism or neuronal activity. In addition, acoustic parameters (speech and other acoustic events) and visual parameters (face, gestures, body motor skills) are also processed in a realistic scenario (everyday life).

Projekte:

• Towards contactless health monitoring: multimodal approaches for vital sign detection
• AI-Generated Content Detection Using Multimodal Approaches

Prof. Dr. Tobias Ullmann

Forschungsschwerpunkte: 

• Entwicklung und Erprobung von (semi-)empirischen Modellen zur Ableitung bio-physikalischer Parameter zur Habitat-Charakterisierung und Biomasse-Schätzung, sowie zur interdisziplinären Zusammenarbeit mit Nachbardisziplinen, v.a. Biologie, Ökologie, sowie Agrar- und Forstwissenschaften
• Integration von Erdbeobachtungsdaten in der physisch-geographischen Forschung mit Schwerpunkt auf polare, semiaride und aride Regionen und unter Verwendung von Radar-Daten (SAR), multispektral-optischen Satellitenbildern und digitalen Geländemodellen
• Anwendung von SAR-Zeitserien zu Erfassung der periglazialen Dynamik im alpinen und polaren Raum vor dem Hintergrund des Klimawandels

Projekte:

• Remote Sensing for Large-Scale Monitoring of Photosynthesis in Vinyards Under Climate and Climate Change Conditions
• Leveraging AI and Computer Vision for Disease Surveillance and Leaf-Level Analysis in Precision Viticulture

Prof. Dr. Melanie Brandmeier

• Environmental Remote Sensing
• Machine Learning

Projekte:

• Remote Sensing for Large-Scale Monitoring of Photosynthesis in Vinyards Under Climate and Climate Change Conditions
• Leveraging AI and Computer Vision for Disease Surveillance and Leaf-Level Analysis in Precision Viticulture

Prof. Dr. Melanie Brandmeier

• Environmental Remote Sensing
• Machine Learning

Projekte:

• Remote Sensing for Large-Scale Monitoring of Photosynthesis in Vinyards Under Climate and Climate Change Conditions
• Leveraging AI and Computer Vision for Disease Surveillance and Leaf-Level Analysis in Precision Viticulture

Prof. Dr. Tobias Ullmann

Forschungsschwerpunkte: 

• Entwicklung und Erprobung von (semi-)empirischen Modellen zur Ableitung bio-physikalischer Parameter zur Habitat-Charakterisierung und Biomasse-Schätzung, sowie zur interdisziplinären Zusammenarbeit mit Nachbardisziplinen, v.a. Biologie, Ökologie, sowie Agrar- und Forstwissenschaften
• Integration von Erdbeobachtungsdaten in der physisch-geographischen Forschung mit Schwerpunkt auf polare, semiaride und aride Regionen und unter Verwendung von Radar-Daten (SAR), multispektral-optischen Satellitenbildern und digitalen Geländemodellen
• Anwendung von SAR-Zeitserien zu Erfassung der periglazialen Dynamik im alpinen und polaren Raum vor dem Hintergrund des Klimawandels

Projekte:

• Remote Sensing for Large-Scale Monitoring of Photosynthesis in Vinyards Under Climate and Climate Change Conditions
• Leveraging AI and Computer Vision for Disease Surveillance and Leaf-Level Analysis in Precision Viticulture

Prof. Dr. Björn Schuller

The Chair of Health Informatics at the Technical University of Munich combines computer science with modern medicine.
The research field is the sensor and knowledge-based monitoring and monitoring of all health-relevant parameters during sports and other activities.
The main interest lies in the recording, analysis and interpretation of biosignals, such as those that arise when monitoring heart activity, metabolism or neuronal activity. In addition, acoustic parameters (speech and other acoustic events) and visual parameters (face, gestures, body motor skills) are also processed in a realistic scenario (everyday life).

Projekte:

• Towards contactless health monitoring: multimodal approaches for vital sign detection
• AI-Generated Content Detection Using Multimodal Approaches

Prof. Dr.-Ing. Johannes Reschke

Projekte:

• AI-Generated Content Detection Using Multimodal Approaches

Prof. Dr. Marc Erich Latoschik

The chair spans a broad area of HCI topics and research groups, from immersive and interactive systems, games engineering, or media informatics, to digital media processing.

Research Questions

How will we interact with current and future computing systems?

How do design choices, implemented metaphors, and technological finesse impact users concerning individual as well as social consequences?

In short: How do we build good interactive systems and how do we define good under this perspective?

Projekte:

• Multi-view Amodal Instance Segmentation for 3D Scene Representation and Novel View Synthesis
• Thematische Kartographie und 3D-Geovisualisierung in interaktiven VR-Anwendungen
• Bildbasierte Medienproduktionskette

Prof. Dr. Bartosz von Rymon Lipinski

Forschungsschwerpunkte:

• Bild-basierte Computergrafik
• Domänenspezifsche Sprachen im Kontext virtueller Welten
• Technologien für interaktive Geschichten

Projekte:

• Multi-view Amodal Instance Segmentation for 3D Scene Representation and Novel View Synthesis
• Bildbasierte Medienproduktionskette

Prof. Dr. rer. pol Benjamin Tischler

Mit der Forschungsgruppe AI4Energy treibt Benjamin Tischer die Energiewende durch datenbasierte Modellierung und KI-basierte Regelung von Energiesystemen voran. Besonderer Fokus liegt auf der Nutzung von Sensordaten zur Modellierung von Gebäude- und Quartiers-Energiesystemen. Ziel ist es den Energieverbrauch, Energiekosten und CO2-Emissionen zu senken und die Netzdienlichkeit zu verbessern.

Forschungsschwerpunkte:

- KI-basierte Modellierung und Regelung von Energiesystemen

- KI-basierte Sprachverarbeitung (Large Language Models) insb. zur Prozessenautomatisierung in Verwaltung und Entscheidungsunterstützung

- Zeitreihen- und Paneldatenstatistik

Projekte:

• Modelling and Control of Building Energy Systems using Transfer Learning

Prof. Dr. rer. pol. Christoph Goebel

Projekte:

• Modelling and Control of Building Energy Systems using Transfer Learning

Prof. Dr.-Ing. Ulrich Schäfer

Prof. Dr. Ulrich Schäfer absolvierte 1995 als Diplominformatiker. Nach knapp fünf Jahren Industrietätigkeit bei Dokumenta S.A., Luxemburg, widmete er sich als Senior Engineer/Researcher am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Saarbrücken 14 Jahre der Forschung und Entwicklung im Bereich Natural Language Processing (u.a. Question Answering, Informationsextraktion aus Texten, Dialogsysteme, hybrides Parsing, sematische Suche und NLP-basierte Zitationsanalyse). 2007 Promotion über hybride NLP-Architekturen an der Fakultät für Mathematik und Informatik der Universität des Saarlandes. Seit 2014 an der OTH Amberg-Weiden Forschung, Entwicklung und Publikationen in den Bereichen Mobile Computing, Software Engineering Education, Industrie 4.0 sowie Large Language Models.

Projekte:

• Synthese von Trainingsdaten für Deep Learning-basierte Dialogsysteme

Prof. Dr. Bernd Ludwig

Forschungsschwerpunkte:

• Sprachbasierte Assistenzsysteme
• Food Recommender Systems
• Conversational Interfaces für eHealth-Systeme

Projekte:

• Synthese von Trainingsdaten für Deep Learning-basierte Dialogsysteme
• Evaluierung der Akzeptanz-und Leistungsmanipulation der Mensch-Maschine-Interaktion kognitiv-immersiver Assistenzsysteme durch Fehlereinflüsse und Informationskonfidenz
• Spracherkennung und -synthese in deutscher Sprache mithilfe Künstlicher Intelligenz
• Robuste Prädiktion von Verkehrsteilnehmern in einer urbanen Umgebung
• Anforderungsorientierte Optimierung, Evaluation und Validierung der praktischen Inhalte der Lehre in der Medizinischen Informatik in Hochschulen für angewandte Wissenschaften (HAW)
• Intersektorale Kommunikation und Datenaustausch zwischen ambulanter / (teil-) stationärer Altenpflege und Haus- / Facharzt

Prof. Dr. Carlo D'Eramo

Ich bin Professor für Reinforcement Learning und Computational Decision-Making am Center for Artificial Intelligence and Data Science der Julius-Maximilians-Universität Würzburg. Außerdem bin ich unabhängiger Gruppenleiter von hessian.AI an der TU Darmstadt.

Die Forschung meiner LiteRL-Gruppe dreht sich um das Problem, wie Agenten effizient skills erwerben können, die der Komplexität der realen Welt Rechnung tragen. Um diese Frage zu beantworten, untersuchen wir leichtgewichtige Methoden, um adaptive autonome Agenten zu erhalten, wobei wir uns auf verschiedene RL-Themen wie Multi-Task, Curriculum, adversarial, und Multi-Agenten-RL konzentrieren.

Zuvor habe ich am Politecnico di Milano (Italien) in Informationstechnologie promoviert und war Postdoktorand an der TU Darmstadt.

Projekte:

• Generalized Reinforcement Learning Framework for Implementing Human Workflow Adoptions in Industrial Robotics

Prof. Dr. Philipp Brune

Forschungsschwerpunkte:

• Angewandte Künstliche Intelligenz und Natural Language Processing
• Web Engineering
• Enterprise Application Engineering und Legacy Modernization
• Software Engineering Education
• Health Information Systems

Projekte:

• Generalized Reinforcement Learning Framework for Implementing Human Workflow Adoptions in Industrial Robotics
• Hybridization of Emotion Recognition Systems

Prof. Dr. André Baeten

Projekte:

• A MBSE approach to predicting material and structure behaviour of (composite) aerospace hydrogen tanks at cryogenic temperatures

Prof. Dr.-Ing. Michael Kupke

Projekte:

• A MBSE approach to predicting material and structure behaviour of (composite) aerospace hydrogen tanks at cryogenic temperatures

Prof. Dr. Daniel Beimborn

Daniel Beimborn ist Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik, insb. Informationssystemmanagement, und Studiendekan der Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Angewandte Informatik. Zudem ist er Visiting Professor an der Frankfurt School of Finance & Management.

Seine Forschungsaktivitäten fokussieren sich auf aktuelle organisationale Erfolgsfaktoren im Bereich Digitale Innovation & Transformation (bspw. Scaled-Agile Organisationen, Digital Venture Builders), dem Digital Mindset von Mitarbeitenden, dem Management von IT-Outsourcing-Beziehungen und der Gestaltung der Schnittstelle zwischen IT und Nicht-IT-Bereichen von Unternehmen.

Forschungsschwerpunkte:

- Organisationale Erfolgsfaktoren digitaler Transformation

- IT/Business Alignment

- IT-Outsourcing-Management

Projekte:

• Auswirkung digitaler Transformation auf die Identität von Individuen
• Human-AI Collaboration in Knowledge-Intensive Teams: Designing for Performance and Psychological Safety

Prof. Dr. Heiko Gewald

Forschungsschwerpunkte:

•    Nutzung digitaler Ressourcen durch die alternde Gesellschaft
•    Digitalisierung im Gesundheitswesen
•    Smart Mobility

Link zum Forschungsinstitut

https://www.hs-neu-ulm.de/forschung/forschungsinstitute-und-kompetenzzentren/institut-fuer-dienstleistungsmanagement/

Projekte:

• Auswirkung digitaler Transformation auf die Identität von Individuen
• Resilience against Cyberattacks by Deep Fake based Social Engineering Attacks
• Incentives for Sustainable Transportation Behaviour Enabled by Digital Mobility Platforms
• Smart Mobility in Germany: A Service-Dominant Logic Perspective

Prof. Dr. Martin Werner

Forschungsthemen:

• Big Geospatial Data Management
• GeoAI
• Contrastive Learning
• Randomized Data Structures
• Quantum Computing

Projekte:

• Geo-Location from Textual and Visual Modalities

Prof. Dr. Norbert Oswald

Forschungsschwerpunkte:

· Machine Learning

· Knowledge Representation and Reasoning

· Natural Language Processing

· Multi-Agent Systems

Projekte:

• Geo-Location from Textual and Visual Modalities

Prof. Dr. Christian Bachmeir

Projekte:

• Tiny and Small Object Detection

Prof. Dr. Radu Timofte

Research focus:

• Computer Vision
• Machine Learning
• Artificial Intelligence
• Compression
• Computational Photography
• Mobile AI

Projekte:

• Tiny and Small Object Detection

Prof.-Dr. René Peinl

Forschungsschwerpunkte:

• Natural Language Understanding
• Sprachsteuerung und Sprach-Interfaces
• Multimodales deep learning für Virtual Reality
• Ressourceneffiziente deep learning Lösungen

Projekte:

• Spracherkennung und -synthese in deutscher Sprache mithilfe Künstlicher Intelligenz

Prof. Dr. Bernd Ludwig

Forschungsschwerpunkte:

• Sprachbasierte Assistenzsysteme
• Food Recommender Systems
• Conversational Interfaces für eHealth-Systeme

Projekte:

• Synthese von Trainingsdaten für Deep Learning-basierte Dialogsysteme
• Evaluierung der Akzeptanz-und Leistungsmanipulation der Mensch-Maschine-Interaktion kognitiv-immersiver Assistenzsysteme durch Fehlereinflüsse und Informationskonfidenz
• Spracherkennung und -synthese in deutscher Sprache mithilfe Künstlicher Intelligenz
• Robuste Prädiktion von Verkehrsteilnehmern in einer urbanen Umgebung
• Anforderungsorientierte Optimierung, Evaluation und Validierung der praktischen Inhalte der Lehre in der Medizinischen Informatik in Hochschulen für angewandte Wissenschaften (HAW)
• Intersektorale Kommunikation und Datenaustausch zwischen ambulanter / (teil-) stationärer Altenpflege und Haus- / Facharzt

Prof. Dr. Johannes Schobel

Forschungsschwerpunkte:

• mHealth Anwendungen
• mobile Datenerfassung in medizinischen & psychologischen Szenarien
• Entwicklung von digitalen Healthcare Services
• Gamification in mHealth und eHealth
• Sensorik in mHealth Anwendungen

Projekte:

• Neural Network Assisted Pathology for Glioblastoma

Prof. Dr. Rüdiger Pryss

Forschungsschwerpunkte:

• Digital Health
• Mobile Computing
• Data Engineering

Projekte:

• Neural Network Assisted Pathology for Glioblastoma

Prof. Dr.-Ing. Hans-Joachim Hof

Forschungsschwerpunkte:

- Automotive Security

- Embedded Security

- Software Security

Projekte:

• Modellierung von Security zum Testen von System-Modellen
• Unveiling Hidden Knowledge: On the Effectiveness in Automotive Digital Forensics
• Decentralized Trust in Multi-Stakeholder Automotive Cyber-Systems

Prof. Dr. Stefan Katzenbeisser

Foschungsschwerpunkte:

• Sichere Kritische Infrastruktur
• Angewandte Kryptographie
• Technischer Datenschutz

Projekte:

• Decentralized Trust in Multi-Stakeholder Automotive Cyber-Systems

Prof. Dr.-Ing. Volker Bräutigam

Forschungsschwerpunkte:

Kognitive & immersive Assistenzsysteme, u.a. AR/VR/MR Technologien und Assistive Mitarbeiterführung

Maschinennahes Prozessmanagement und Optimierung,  Datengetriebene Planung, Fertigung und Montage, Maschinelles Lernen als anwendungsorientiertes Instrument

Entwicklung und Kompetenzforschung von Gründungskultur in der Hochschule

Projekte:

• Evaluierung der Akzeptanz-und Leistungsmanipulation der Mensch-Maschine-Interaktion kognitiv-immersiver Assistenzsysteme durch Fehlereinflüsse und Informationskonfidenz

Prof. Dr. Bernd Ludwig

Forschungsschwerpunkte:

• Sprachbasierte Assistenzsysteme
• Food Recommender Systems
• Conversational Interfaces für eHealth-Systeme

Projekte:

• Synthese von Trainingsdaten für Deep Learning-basierte Dialogsysteme
• Evaluierung der Akzeptanz-und Leistungsmanipulation der Mensch-Maschine-Interaktion kognitiv-immersiver Assistenzsysteme durch Fehlereinflüsse und Informationskonfidenz
• Spracherkennung und -synthese in deutscher Sprache mithilfe Künstlicher Intelligenz
• Robuste Prädiktion von Verkehrsteilnehmern in einer urbanen Umgebung
• Anforderungsorientierte Optimierung, Evaluation und Validierung der praktischen Inhalte der Lehre in der Medizinischen Informatik in Hochschulen für angewandte Wissenschaften (HAW)
• Intersektorale Kommunikation und Datenaustausch zwischen ambulanter / (teil-) stationärer Altenpflege und Haus- / Facharzt

Prof. Dr.-Ing. Meike Klettke

Forschungsschwerpunkte:

• Evolution in Data Engineering Processes
• Self-adapting Data Engineering Methods and Processes
• Evolution of NoSQL Databases
• Methods for Automatic Data Curation

Projekte:

• Einsatz von Eye-Tracking in der Lehre

Prof. Dr. Sonja Köppl

Forschungsschwerpunkte:

Data Mining & Data Analysis 

Machine Learning

Projekte:

• Einsatz von Eye-Tracking in der Lehre

Prof. Dr. Stefan May

Forschungsschwerpunkte:

Mobile Robotik,

* Berührungslose Lokalisation
* 2D/3D-Kartographie
* Autonome Navigation
 

Projekte:

• Development of a Failsafe Perception Sensors Concept for Use in Clinical Settings for Autonomous Motions
• Development of Sensor- and Data Fusion Concepts and Algorithms for Safe Autonomous Robot Navigation and Manipulation in Clinical Environments
• Infradar-SLAM: Light-Weight Indoor 3D SLAM Based on Infrared- and Radar-Fusion
• Visual Human Body Weight Estimation with Focus on Clinical Applications
• Sensor Fusion for Precise Mapping of Transparent and Specular Reflective Objects

Prof. Dr. Andreas Nüchter

• 3D Robot Vision
• Robotics and Automation
• Telematics & Geomatics
• Sensing and Perception
• Semantics
• Machine Vision
• Cognition
• Artificial Intelligence
   

Projekte:

• Development of a Failsafe Perception Sensors Concept for Use in Clinical Settings for Autonomous Motions
• Development of Sensor- and Data Fusion Concepts and Algorithms for Safe Autonomous Robot Navigation and Manipulation in Clinical Environments
• Infradar-SLAM: Light-Weight Indoor 3D SLAM Based on Infrared- and Radar-Fusion
• Sensor Fusion for Precise Mapping of Transparent and Specular Reflective Objects
• Visual Human Body Weight Estimation with Focus on Clinical Applications
• Development, Simulation and Evaluation of Mobile Wireless Networks in Industrial Applications

Prof. Dr. Andreas Nüchter

• 3D Robot Vision
• Robotics and Automation
• Telematics & Geomatics
• Sensing and Perception
• Semantics
• Machine Vision
• Cognition
• Artificial Intelligence
   

Projekte:

• Development of a Failsafe Perception Sensors Concept for Use in Clinical Settings for Autonomous Motions
• Development of Sensor- and Data Fusion Concepts and Algorithms for Safe Autonomous Robot Navigation and Manipulation in Clinical Environments
• Infradar-SLAM: Light-Weight Indoor 3D SLAM Based on Infrared- and Radar-Fusion
• Sensor Fusion for Precise Mapping of Transparent and Specular Reflective Objects
• Visual Human Body Weight Estimation with Focus on Clinical Applications
• Development, Simulation and Evaluation of Mobile Wireless Networks in Industrial Applications

Prof. Dr. Stefan May

Forschungsschwerpunkte:

Mobile Robotik,

* Berührungslose Lokalisation
* 2D/3D-Kartographie
* Autonome Navigation
 

Projekte:

• Development of a Failsafe Perception Sensors Concept for Use in Clinical Settings for Autonomous Motions
• Development of Sensor- and Data Fusion Concepts and Algorithms for Safe Autonomous Robot Navigation and Manipulation in Clinical Environments
• Infradar-SLAM: Light-Weight Indoor 3D SLAM Based on Infrared- and Radar-Fusion
• Visual Human Body Weight Estimation with Focus on Clinical Applications
• Sensor Fusion for Precise Mapping of Transparent and Specular Reflective Objects

Prof. Dr. Stefan May

Forschungsschwerpunkte:

Mobile Robotik,

* Berührungslose Lokalisation
* 2D/3D-Kartographie
* Autonome Navigation
 

Projekte:

• Development of a Failsafe Perception Sensors Concept for Use in Clinical Settings for Autonomous Motions
• Development of Sensor- and Data Fusion Concepts and Algorithms for Safe Autonomous Robot Navigation and Manipulation in Clinical Environments
• Infradar-SLAM: Light-Weight Indoor 3D SLAM Based on Infrared- and Radar-Fusion
• Visual Human Body Weight Estimation with Focus on Clinical Applications
• Sensor Fusion for Precise Mapping of Transparent and Specular Reflective Objects

Prof. Dr. Andreas Nüchter

• 3D Robot Vision
• Robotics and Automation
• Telematics & Geomatics
• Sensing and Perception
• Semantics
• Machine Vision
• Cognition
• Artificial Intelligence
   

Projekte:

• Development of a Failsafe Perception Sensors Concept for Use in Clinical Settings for Autonomous Motions
• Development of Sensor- and Data Fusion Concepts and Algorithms for Safe Autonomous Robot Navigation and Manipulation in Clinical Environments
• Infradar-SLAM: Light-Weight Indoor 3D SLAM Based on Infrared- and Radar-Fusion
• Sensor Fusion for Precise Mapping of Transparent and Specular Reflective Objects
• Visual Human Body Weight Estimation with Focus on Clinical Applications
• Development, Simulation and Evaluation of Mobile Wireless Networks in Industrial Applications

Prof. Dr. Frank Schwab

Interessen und Forschungsschwerpunkte:

Evolutions- und emotionspsychologische Aspekte der Massen- und Individualmedien:

•   Film und Bewegtbildkommunikation (Schwerpunkt: Kino und Digitales Bewegtbild)

•   Psychologische Mechanismen der Medienselektion und Mediennutzung (Schwerpunkt  Bio-psychologische Grundlagen von Mediennutzungsmotiven)

•   Evolutionäre Medienpsychologie (Schwerpunkt: Theorie und Phylogenese von Spiel und Entertainment)

•   Kommunikation in Unternehmen (Schwerpunkt: Interne (medienvermittelte) Organisationskommunikation)

Mitglied der DGPs (Fachgruppen: Medienpsychologie und Organisationspsychologie), der DGPuK (Rezeptionsforschung), der ICA, der MVE und der GIB.

Projekte:

• Dilemmadiskussionen im digitalen Raum: Einfluss von Identitätssalienz, Deindividuation und Videosetting auf die Toleranzförderung
• Hybridization of Emotion Recognition Systems

Prof. Dr. Philipp Brune

Forschungsschwerpunkte:

• Angewandte Künstliche Intelligenz und Natural Language Processing
• Web Engineering
• Enterprise Application Engineering und Legacy Modernization
• Software Engineering Education
• Health Information Systems

Projekte:

• Generalized Reinforcement Learning Framework for Implementing Human Workflow Adoptions in Industrial Robotics
• Hybridization of Emotion Recognition Systems

Prof. Dr. Sebastian von Mammen

Forschungsschwerpunkte:

• Real-Time Interactive Systems (Visual Programming, Immersion, Software Engineering)

• Interactive Simulations (Serious Games, Simulations in Health, Logistics, Construction,...)

• Artificial Life (Self-Organisation, Adaptive Systems, Evolution)

• Artificial Intelligence (Agent-Based Modeling, Procedural Content Generation)  

Projekte:

• Hybridization of Emotion Recognition Systems

Prof. Dr. Nicholas Müller

Schwerpunkte:

• Mensch-Computer-/Roboter-Interaktion
• Smart City
• Telepräsenz

Projekte:

• Society-Oriented Scientific and Engineering Discourse through Pop-Up Education

Prof. Dr. Sven Hilbert

Themenschwerpunkte:
 

• Digitale Lernplattformen
• Logdatenanalyse
• Psychometrie
• Längsschnittanalysen

Projekte:

• Society-Oriented Scientific and Engineering Discourse through Pop-Up Education

Prof. Dr.-Ing. Hans-Joachim Hof

Forschungsschwerpunkte:

- Automotive Security

- Embedded Security

- Software Security

Projekte:

• Modellierung von Security zum Testen von System-Modellen
• Unveiling Hidden Knowledge: On the Effectiveness in Automotive Digital Forensics
• Decentralized Trust in Multi-Stakeholder Automotive Cyber-Systems

Prof. Dr. Elif Bilge Kavun

 Forschungsschwerpunkte:

• sichere intelligente Systeme
• sichere Hardwaresysteme
• Design und Implementierung von kryptografischen Grundelementen
• leichtgewichtige Kryptografie
• physikalische Angriffe und Gegenmaßnahmen

Projekte:

• Modellierung von Security zum Testen von System-Modellen

JProf. Dr. Meng Lu

Forschungsschwerpunkte:

Statistical Modelling

Spatio-temporal Data

Remote Sensing

Air Pollution and Geohealth

Projekte:

• Slum mapping- the relationship between geometry and urban poverty in Ghana - a remote sensing and geographical information systems approach

Prof. Dr.-Ing. Ansgar Brunn

Lehr- und Forschungsschwerpunkte:

-          Photogrammetrie und Bildverarbeitung

-          Fernerkundung

-          Terrestrisches Laserscanning/Airborne Laserscanning

-          Punktwolkenverarbeitung und -analyse

-          3D-Koordinatenmesstechnik in der Industrievermessung

-          Web-Anwendungen und Geovisualisierung

-          3D-Modellierung

-          Aus- und Weiterbildung

-          Online-Lehre

Projekte:

• Slum mapping- the relationship between geometry and urban poverty in Ghana - a remote sensing and geographical information systems approach
• Virtuelle 3D-Rekonstruktion von zerstörten russisch-orthodoxen Kirchen aus unvollständigen Punktwolken
• Change detection for indoor construction progress monitoring based on BIM, point clouds and uncertainties

Prof. Dr. Thomas Hamacher

..

Projekte:

• Betriebsstrategien für Biogasanlagen zur deterministischen Stromerzeugung im Verteilnetz
• Simulationsbasierte Methodik zur Planung und Bewertung der Flexibilität von Bürogebäuden als aktive Teilnehmer im Energiemarkt
• Konzeption eines Verfahrens zur technischen und wirtschaftlichen Abbildung, Bewertung und Nutzung von Flexibilitätsmaßnahmen in der Mittelspannungsnetzplanung
• Intelligente und fehlertolerante Modular-Multilevel-Cascade-Converter (ifMMCC) für zukünftige erneuerbare Energiesysteme unter beliebigen Netzfehlern
• Verlustoptimale und dynamische Regelung von elektrisch-erregten Synchronmaschinen
• Reinforcement Learning for Energy Management Systems

Prof. Dr. Maren Martens

Forschungsschwerpunkte:

• Operations Research
• Effiziente Algorithmen
• Datenanalyse & Statistik
• Maschinelles Lernen

Projekte:

• Reinforcement Learning for Energy Management Systems

Prof. Dr. Sascha Hauke

Professoren/-innen: Hochschule Landshut (haw-landshut.de)

Projekte:

• Reinforcement Learning for Energy Management Systems
• Energy-Efficient Deep Learning-Based Image Compression for LPWANs on Resource-Constrained AIoT Devices

Prof. Dr.-Ing. Jochen Schmidt

Forschungsschwerpunkte:

• Bildanalyse
• maschinelles Lernen

Projekte:

• Fault Detection and Monitoring of District Heating Systems using Machine Learning
• Demand Response Management Using Machine Learning Methods

Prof. Dr.-Ing. habil. Andreas Maier

Projekte:

• Multipositionale Computertomographie zur Vermeidung und Reduktion von Bildartefakten
• Fault Detection and Monitoring of District Heating Systems using Machine Learning
• Demand Response Management Using Machine Learning Methods
• Machine Learning Based Workflow Enhancements in Magnetic Resonance Imaging
• Visualisierung und Analyse von heterogenen klinischen Daten

Prof. Dr. Alfred Nischwitz

Hochschule München - FK07 - Prof. Dr. Alfred Nischwitz (hm.edu)

Projekte:

• Auf künstlicher Intelligenz basierende rekonstruktive Verfahren zur Umfeldmodellierung
• Vergleich unterschiedlicher Deep Learning Ansätze im Hinblick auf Genauigkeit, Stabilität, Effizienz und Interpretierbarkeit

Prof. Dr. Rüdiger Westermann

Projekte:

• Vergleich unterschiedlicher Deep Learning Ansätze im Hinblick auf Genauigkeit, Stabilität, Effizienz und Interpretierbarkeit
• Auf künstlicher Intelligenz basierende rekonstruktive Verfahren zur Umfeldmodellierung

PD Dr.-Ing. Daniel Müller-Gritschneder

Forschungsschwerpunkte:

• Entwurfsmethoden für eingebettete Systeme
• Edge Machine Learning (TinyML)

Projekte:

• Energy-Efficient Deep Learning-Based Image Compression for LPWANs on Resource-Constrained AIoT Devices

Prof. Dr. Sascha Hauke

Professoren/-innen: Hochschule Landshut (haw-landshut.de)

Projekte:

• Reinforcement Learning for Energy Management Systems
• Energy-Efficient Deep Learning-Based Image Compression for LPWANs on Resource-Constrained AIoT Devices

Prof. Dr.-Ing. Alois Christian Knoll

Forschungsschwerpunkte:

• Autonomous systems
• Robotics and artificial intelligence
• Cognitive and neurorobotics
• Medical and sensor-based robotics
• Multi-agent systems
• Data fusion
• Adaptive systems
• Multimedia information retrieval and model-driven development of embedded systems

Projekte:

• Investigation of Different Artificial Intelligence Approaches to Optimize Manufacturing Processes and Human-Machine Collaboration in I4.0 Manufacturing
• Communication-Efficient Federated Learning in Cooperative Intelligent Transportation Systems
• Synthesizing Adverse Weather Image Data to lmprove Object Detection in Bad Visibility Conditions

Prof. Dr.-Ing. Fabian Riß

Forschungsschwerpunkte:

• Funktionsintegrierter Leichtbau
• Prozessdatenerfassung und-management entlang der Prozesskette der Additiven Fertigung
• Prozessmonitoring beim Laserstrahlschmelzen

Projekte:

• Investigation of Different Artificial Intelligence Approaches to Optimize Manufacturing Processes and Human-Machine Collaboration in I4.0 Manufacturing
• Patientenindividuelle Gestaltung von Glenoidimplantaten mittels algorithmischen Konstruktionsprozessen für das additive Laserstrahlschmelzverfahren

Prof. Dr.-Ing. Oliver Kramer

Projekte:

• Investigation of Different Artificial Intelligence Approaches to Optimize Manufacturing Processes and Human-Machine Collaboration in I4.0 Manufacturing

Prof. Dr. Marc Erich Latoschik

The chair spans a broad area of HCI topics and research groups, from immersive and interactive systems, games engineering, or media informatics, to digital media processing.

Research Questions

How will we interact with current and future computing systems?

How do design choices, implemented metaphors, and technological finesse impact users concerning individual as well as social consequences?

In short: How do we build good interactive systems and how do we define good under this perspective?

Projekte:

• Multi-view Amodal Instance Segmentation for 3D Scene Representation and Novel View Synthesis
• Thematische Kartographie und 3D-Geovisualisierung in interaktiven VR-Anwendungen
• Bildbasierte Medienproduktionskette

Prof. Dr. Mark Vetter

Projekte:

• Thematische Kartographie und 3D-Geovisualisierung in interaktiven VR-Anwendungen

Prof. Dr.-Ing. Nikolaus Mueller

• Autonomes Fahren, vor allem modellbasierter Ansatz

• Ansteuerverfahren von mehrphasigen elektrischen Maschinen

Projekte:

• Robuste Prädiktion von Verkehrsteilnehmern in einer urbanen Umgebung

Prof. Dr. Bernd Ludwig

Forschungsschwerpunkte:

• Sprachbasierte Assistenzsysteme
• Food Recommender Systems
• Conversational Interfaces für eHealth-Systeme

Projekte:

• Synthese von Trainingsdaten für Deep Learning-basierte Dialogsysteme
• Evaluierung der Akzeptanz-und Leistungsmanipulation der Mensch-Maschine-Interaktion kognitiv-immersiver Assistenzsysteme durch Fehlereinflüsse und Informationskonfidenz
• Spracherkennung und -synthese in deutscher Sprache mithilfe Künstlicher Intelligenz
• Robuste Prädiktion von Verkehrsteilnehmern in einer urbanen Umgebung
• Anforderungsorientierte Optimierung, Evaluation und Validierung der praktischen Inhalte der Lehre in der Medizinischen Informatik in Hochschulen für angewandte Wissenschaften (HAW)
• Intersektorale Kommunikation und Datenaustausch zwischen ambulanter / (teil-) stationärer Altenpflege und Haus- / Facharzt

Prof. Dr.-Ing. Florian Holzapfel

Forschungsschwerpunkte:

• Flugsimulation und Flugdynamik
• Flugregelung und Flugführung
• Flugsteuerungsavionik und Flugsicherheit

Projekte:

• Memory Profiling for Model Based Developed Software
• Rechtfertigung der Verwendung von COTS-Hardware-Komponenten in sicherheitskritischer Avionik
• Zukünftige Redundanzarchitekturen für hochsicherheitskritische Avionik
• Safety Systems for UAVs

Prof. Dr. Rudolf Bierl

Projekte:

• Active sidelobe-suppression with beamforming CMUT arrays
• Entwicklung eines photoakustischen Spurengassensors zur Detektion von Pentan während des Aufschäumprozesses von Styropor
• Exploring the power of AI in spectral analysis particularly leveraging simulation via transfer learning
• Safety Systems for UAVs
• Mikro Trinkwasser Analyse Sensor
• Entwicklung eines Sensorsystems zur Analyse von Atemgas mittels photoakustischer Spektroskopie