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
In unserem Forschungsteam verbinden wir akademischen Forschergeist mit der Leidenschaft für handfeste Ergebnisse.
Wir sind überzeugt: In einem so dynamischen Feld wie dem maschinellen Lernen liegt der Schlüssel zum Erfolg darin, Spitzenforschung selbst voranzutreiben, um sie dann schnellstmöglich in die Anwendung zu überführen. Dafür schaffen wir ein Forschungsumfeld, das von Vertrauen und kreativer Freiheit geprägt ist. Dieser Freiraum gibt unseren hochkarätigen Forschern die Möglichkeit, sich tief in anspruchsvolle Fragestellungen einzuarbeiten, die Grenzen des Wissens zu verschieben und neue Methoden zu entwickeln. Unsere Ergebnisse teilen wir mit der Forschungsgemeinschaft durch Publikationen auf den wichtigsten internationalen Konferenzen und überführen sie zugleich in innovative, praktische Lösungen für unser Unternehmen und unsere Kunden.
DAS TEAM
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Unsere aktuellen Forschungsschwerpunkte
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Modellkompression und ressourceneffizientes Rechnen
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Generative Prozessmodelle
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Publikationen
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SECREDAS: Safe and (Cyber-)Secure Cooperative and Automated Mobility (2023)
Sebastian Gerres
IFAC 2023 – Full PDF at arxiv.org
Uncovering the Inner Workings of STEGO for Safe Unsupervised Semantic Segmentation (2023)
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)
Julien Siems, Maximilian Schambach, Sebastian Schulze, Johannes S. Otterbach
ICLR 2023 - Full PDF at arxiv.org
Auto-Compressing Subset Pruning for Semantic Image Segmentation (2022)
Konstantin Ditschuneit, Johannes S. Otterbach
GCPR 2022 - Full PDF at arxiv.org
Towards Learning Self-Organized Criticality of Rydberg Atoms using Graph Neural Networks (2022)
Simon Ohler, Daniel Steven Brady, Winfried Lötzsch, Michael Fleischhauer, Johannes Otterbach
AI4Science Workshop at ICML 2022 - Full PDF at arxiv.org
Scalable Flow Optimization for Small Satellite Networks using Benders Decomposition (2022)
Olga Kondrateva, Stefan Dietzel, Björn Scheuermann
IEEE WoWMoM 2022 - Full PDF at ieee.org
Learning the Solution Operator of Boundary Value Problems using Graph Neural Networks (2022)
Winfried Lötzsch, Simon Ohler, Johannes S. Otterbach
ICML 2022 - 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)
Johannes Otterbach, Thomas Wollmann
Full PDF at arxiv.org
DAAIN: Detection of Anomalous and Adversarial Input using Normalizing Flows (2021)
Samuel von Baußnern, Johannes Otterbach, Adrian Loy, Mathieu Salzmann, Thomas Wollmann
Full PDF at arxiv.org
MEAL: Manifold Embedding-based Active Learning (2021)
Deepthi Sreenivasaiah, Johannes Otterbach, Thomas Wollmann
CPVR 2021 - Full PDF at arxiv.org
Forschungskooperationen
Innovation entsteht durch die Bündelung von Expertise.
Deshalb schmieden wir starke Allianzen mit führenden Universitäten, Forschungseinrichtungen sowie Unternehmen aus Technologie und Industrie.
In öffentlich geförderten Forschungsprojekten überführen wir gemeinsam neueste Erkenntnisse in die praktische Anwendung. Dabei bringen wir unsere langjährige Erfahrung beim Einwerben und dem Management nationaler (z.B. BMFTR, BMWE) und europäischer (z.B. Horizon Europe) Verbundprojekte ein.
Der Austausch mit der Forschungsgemeinschaft ist uns ebenso wichtig, weshalb wir regelmäßig unsere Ergebnisse publizieren, gern auch in Kooperation mit externen Lehrstühlen und Forschungsinstitutionen.
In öffentlich geförderten Forschungsprojekten überführen wir gemeinsam neueste Erkenntnisse in die praktische Anwendung. Dabei bringen wir unsere langjährige Erfahrung beim Einwerben und dem Management nationaler (z.B. BMFTR, BMWE) und europäischer (z.B. Horizon Europe) Verbundprojekte ein.
Der Austausch mit der Forschungsgemeinschaft ist uns ebenso wichtig, weshalb wir regelmäßig unsere Ergebnisse publizieren, gern auch in Kooperation mit externen Lehrstühlen und Forschungsinstitutionen.
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