KI-Forschung
● für die Lösungen der Zukunft
Wir wenden transformative KI-Forschung auf reale Herausforderungen an und kooperieren dabei eng mit Partnern aus Wissenschaft, Wirtschaft und Industrie.
Unsere Forschungspartner:
Unsere Mission
Was treibt unsere Forschung an?
01
KI für die Zukunft
Wir forschen für die Zukunftsfähigkeit unserer Partner
- Wir betreiben Spitzenforschung, um mit unseren Partnern und Kunden neue Lösungen für ungelöste Probleme zu entwickeln
- Horizontale Anwendung von maschinellem Lernen in realen Herausforderungen aus allen Branchen von Wirtschaft und Gesellschaft

02
Das Potenzial von Daten
Wir erschließen ungelabelte Daten mit Methodik
- Wirkungsvolle Forschungsergebnisse durch die Kombination von datenzentrierten Ansätzen und methodischer Exzellenz
- Integration der Resultate in etablierte und entstehende Systeme durch Erfahrung in der Skalierung und Operationalisierung von KI

Unser Ansatz
Erstklassige Forschung entsteht in Partnerschaft.
In allen unseren Forschungsprojekten beschäftigen wir uns mit modernsten Methoden des maschinellen Lernens und wenden diese agnostisch in allen relevanten Anwendungsbereichen an. Während der operativen Projektphase besetzen wir die Projekte mit einem vielfältigen Team von Experten aus den Bereichen Forschung, Machine Learning Engineering und Projektmanagement.
Als branchenunabhängige Entwickler sind wir bestrebt, verallgemeinerbare Methoden zu entwickeln, die wir problemlos in anderen Bereichen anwenden können. Wir nutzen unseren breiten Hintergrund in Methoden und Industriebereichen, um uns schnell anzupassen und aussagekräftige Ergebnisse für neue Herausforderungen zu liefern.
Als branchenunabhängige Entwickler sind wir bestrebt, verallgemeinerbare Methoden zu entwickeln, die wir problemlos in anderen Bereichen anwenden können. Wir nutzen unseren breiten Hintergrund in Methoden und Industriebereichen, um uns schnell anzupassen und aussagekräftige Ergebnisse für neue Herausforderungen zu liefern.

Wir bei Merantix Momentum initiieren und beteiligen uns an einer Vielzahl von gemeinsamen Partnerschaften über verschiedene Sektoren und Förderprogramme hinweg. Unser engagiertes Forschungsmanagement-Team verfügt über mehr als 30 Jahre Erfahrung in der Konzeption und Verwaltung von Forschungsprojekten mit besonderem Schwerpunkt auf deutschen und EU-geförderten Verbundforschungsprojekten.
Wir passen unser Engagement für ein neues Forschungsprojekt sorgfältig an, indem wir dessen einzigartige Herausforderung und alle beteiligten Partner berücksichtigen. Unser Team ist in der Lage, wirkungsvolle Konsortien zu gründen und überzeugende Antragsunterlagen zu erstellen, die eine erfolgreiche Projektfinanzierung sicherstellen.
Wir passen unser Engagement für ein neues Forschungsprojekt sorgfältig an, indem wir dessen einzigartige Herausforderung und alle beteiligten Partner berücksichtigen. Unser Team ist in der Lage, wirkungsvolle Konsortien zu gründen und überzeugende Antragsunterlagen zu erstellen, die eine erfolgreiche Projektfinanzierung sicherstellen.

Wir verstehen Zusammenarbeit als Grundlage für unseren Erfolg. Als Teil des AI Campus Ökosystems in Berlin ist es für unsere Identität unerlässlich, kluge Köpfe und neue Ideen miteinander zu verbinden. Dieses Selbstverständnis als innovativer und zukunftsweisender Teamplayer spiegelt sich auch im Campus wider, der ein idealer Ort für anregende Projekttreffen und inspirierende Veranstaltungen ist.
Unser Ziel ist es, einen Beitrag zur wissenschaftlichen Gemeinschaft zu leisten, indem wir unsere Ergebnisse in Forschungsarbeiten veröffentlichen und auf Konferenzen präsentieren. Treibende Motivation ist hierbei immer, einen Mehrwert für die gesamte Forschungsgemeinschaft zu generieren und so die Forschung im Bereich KI und maschinelles Lernen insgesamt voranzutreiben.
Unser Ziel ist es, einen Beitrag zur wissenschaftlichen Gemeinschaft zu leisten, indem wir unsere Ergebnisse in Forschungsarbeiten veröffentlichen und auf Konferenzen präsentieren. Treibende Motivation ist hierbei immer, einen Mehrwert für die gesamte Forschungsgemeinschaft zu generieren und so die Forschung im Bereich KI und maschinelles Lernen insgesamt voranzutreiben.


Unsere Forschungsprojekte
Woran wir zur Zeit arbeiten
Unsere Forschung verschiebt Grenzen. Wir bringen unsere Exzellenz im Bereich des maschinellen Lernens in zukunftsweisende Projekte ein, die alle industriellen Bereiche abdecken, um reale Herausforderungen zu lösen.
In unseren Partnerschaften erforschen wir bahnbrechende Lösungen, entdecken neue Ansätze und wenden sie auf bekannte und neue Bereiche an. Wir schaffen die Voraussetzungen für transformative Forschung.
In unseren Partnerschaften erforschen wir bahnbrechende Lösungen, entdecken neue Ansätze und wenden sie auf bekannte und neue Bereiche an. Wir schaffen die Voraussetzungen für transformative Forschung.
Publikationen
SECREDAS: Safe and (Cyber-)Secure Cooperative and Automated Mobility (2023)
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This is some text inside of a div block.Sebastian Gerres
IFAC 2023 – Full PDF at arxiv.org
Uncovering the Inner Workings of STEGO for Safe Unsupervised Semantic Segmentation (2023)
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This is some text inside of a div block.Alexander Koenig, Maximilian Schambach, Johannes S. Otterbach
CVPR 2023 – Full PDF at arxiv.org
Interpretable Reinforcement Learning via Neural Additive Models for Inventory Management (2023)
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This is some text inside of a div block.Julien Siems, Maximilian Schambach, Sebastian Schulze, Johannes S. Otterbach
ICLR 2023 - Full PDF at arxiv.org
Learning the Solution Operator of Boundary Value Problems using Graph Neural Networks (2022)
This is some text inside of a div block.
This is some text inside of a div block.Winfried Lötzsch, Simon Ohler, Johannes S. Otterbach
ICML 2022 - Full PDF at arxiv.org
Scalable Flow Optimization for Small Satellite Networks using Benders Decomposition (2022)
This is some text inside of a div block.
This is some text inside of a div block.Olga Kondrateva, Stefan Dietzel, Björn Scheuermann
IEEE WoWMoM 2022 - Full PDF at ieee.org
Towards Learning Self-Organized Criticality of Rydberg Atoms using Graph Neural Networks (2022)
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This is some text inside of a div block.Simon Ohler, Daniel Steven Brady, Winfried Lötzsch, Michael Fleischhauer, Johannes Otterbach
AI4Science Workshop at ICML 2022 - Full PDF at arxiv.org
Auto-Compressing Subset Pruning for Semantic Image Segmentation (2022)
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This is some text inside of a div block.Konstantin Ditschuneit, Johannes S. Otterbach
GCPR 2022 - Full PDF at arxiv.org
MEAL: Manifold Embedding-based Active Learning (2021)
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This is some text inside of a div block.Deepthi Sreenivasaiah, Johannes Otterbach, Thomas Wollmann
CPVR 2021 - Full PDF at arxiv.org
DAAIN: Detection of Anomalous and Adversarial Input using Normalizing Flows (2021)
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This is some text inside of a div block.Samuel von Baußnern, Johannes Otterbach, Adrian Loy, Mathieu Salzmann, Thomas Wollmann
Full PDF at arxiv.org
Chameleon: A Semi-AutoML framework targeting quick and scalable development and deployment of production-ready ML systems for SMEs (2021)
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This is some text inside of a div block.Johannes Otterbach, Thomas Wollmann
Full PDF at arxiv.org
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- Integration von Machine Learning in etablierten und entstehenden Systemen
- Langjährige Erfahrung in der öffentlichen und privaten Konsortialforschung
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