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Unabhängige Forschungsgruppen
Autonomes Maschinelles Sehen

Max-Planck-Forschungsgruppe für Autonomes Maschinelles Sehen

Intelligente Autonome Systeme müssen ihre Umgebung effizient und robust wahrnehmen um sich in ihrer komplexen, veränderlichen Welt zurechtfinden zu können. Eine Schwierigkeit dabei besteht in der Umwandlung der gewaltigen Menge an eingehender, mehrdeutiger und unvollständiger Information in eine einfache und kompakte Repräsentation. Zur dreidimensionalen Interpretation der Szene muss zudem die durch den Projektionsprozess verlorene Information wieder hergestellt werden.


Autonomous Learning

Dynamische Lokomotion

Die Max-Planck-Forschungsgruppe Dynamische Lokomotion wird von Dr. Alexander Spröwitz geleitet. Robotic Biomechanics ist sein Spezialgebiet, denn er sieht sich als Robotiker und Biomechaniker. Tiere laufen dynamisch und effizient, elegant und adaptiv. Ihre Fortbewegung ist ein sorgfältig orchestriertes Zusammenspiel der Muskeln und Sehnen, das im Laufe der Evolution immer mehr optimiert wurde. Spröwitz und sein vierköpfiges Doktoranten-Team nutzen Roboter, um Tiere und deren Bewegungsabläufe zu verstehen. Wie aktiviert ein Tier einen Muskel? Welche Kräfte sorgen dafür, dass sich das Tier fortbewegen kann? Diese Vorlagen aus der Biomechanik verwenden die Forscher, um daraus Roboter-Modelle zu bauen. Die vielen Einzelteile, die es beim Tier gibt (Muskeln, Sehnen und Knochen) verwenden sie, um ein vereinfachtes Modell eines Tieres zu b... Read More


Intelligent Control Systems

Research in the Intelligent Control Systems group focuses on decision making, control, and learning for autonomous intelligent systems. We seek to develop fundamental methods and algorithms that enable robots and other intelligent systems to interact with their environment through feedback, autonomously learn from data, and interconnect with each other to form collaborative networks. Turning mathematical and theoretical insight into enhanced autonomy and performance of real-world physical systems is an important and driving facet of our work.


Micro, Nano, and Molecular Systems

Our group has broad interests in the interaction of optical, electric, and magnetic fields with matter at small length scales. We work on new 3-D fabrication methods, self-assembly, actuation, and propulsion. We have observed a number of fundamental effects and are developing new experimental techniques and instruments.


Probabilistische Numerik

Max-Planck-Forschungsgruppe für Probabilistische Numerik

Die Forschungsgruppe studiert und entwickelt numerische Verfahren, insbesondere zur Verwendung in intelligenten Systemen. Kern unserer Arbeit ist die Beobachtung, dass Algorithmen zur Berechnung von nicht-analytischen Größen, wie Integralen und Extremwerten, als Inferenz, als lernende Maschinen beschrieben werden können. Es ist daher möglich, klassische numerische Verfahren so zu adaptieren, dass sie hilfreiche Struktur und erschwerende Unsicherheitsquellen, welche gerade in intelligenten Systemen auftreten, explizit modellieren und nutzen, um robustere oder effizientere Antworten zu liefern.


Statistical Learning Theory

Intelligente Nanoplasmonik

Auf der Nanoskala treffen sich die verschiedenen Disziplinen Chemie, Biologie und Materialwissenschaften. Das Feld der Nanoplasmonik befaßt sich dabei speziell mit der Konzentration und Manipulation von Licht in einem Volumen, das im Durchmesser nur wenige Nanometer groß ist. Die Schlüsselmaterialien zur Verwirklichung von nanoplasmonischen Systemen sind Metalle. Die optischen Eigenschaften von Metallen haben die Menschen schon seit Jahrhunderten fasziniert. Wenn Licht auf ein Metall Nanopartikel trifft (z.B. ein kleines Goldteilchen in einem Kirchenfenster) werden kollektive Schwingungen von Metallelektronen angeregt, die man Partikel-Plasmonen nennt.