Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme, Standort Tübingen

Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme, Standort Tübingen

Intelligente Systeme sind in der Lage, ihre Struktur und Eigenschaften so zu optimieren, dass sie in einer komplexen, sich teilweise verändernden Umgebung erfolgreich agieren können. Drei Teilbereiche –  Wahrnehmen, Lernen und Handeln – können dabei unterschieden werden. Die Wissenschaftler am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme widmen sich der grundlegenden Erforschung und Entwicklung von intelligenten Systemen in allen drei Teilbereichen. Forschungsexpertisen im Bereich der Computer – und Materialwissenschaften sowie der Biologie werden dazu in einem Institut an zwei Standorten gebündelt. Maschinelles Lernen, Bilderkennung, Robotik und biologische Systeme sollen in Tübingen; sogenannte Lernende Materialsysteme, Mikro- und Nanorobotik und Selbstorganisation in Stuttgart untersucht werden.

Obgleich der Schwerpunkt auf der Grundlagenforschung liegt, besitzt das Institut ein hohes Potenzial für praktische Anwendungen, unter anderem in der Robotik, in der Medizintechnik sowie bei innovativen Technologien, die auf neuen Materialien basieren.

Kontakt

Max-Planck-Ring 4
72076 Tübingen
Telefon: +49 7071 601-1700

Promotionsmöglichkeiten

Dieses Institut hat eine International Max Planck Research School (IMPRS):
IMPRS for Intelligent Systems

Darüber hinaus gibt es die Möglichkeit zur individuellen Promotion bei den Direktoren und Forschungsgruppenleitern.

Viermal erfolgreich
Jeweils zwei Max-Planck-Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler werden in diesem Jahr mit dem Leibniz-Preis geehrt. mehr
Ein Leuchtturm für die künstliche Intelligenz
Das Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme feiert die Eröffnung seines Neubaus in Tübingen mehr
Erfolgreicher Nachwuchs
Vier junge Max-Planck-Wissenschaftler erhalten in diesem Jahr den Heinz Maier-Leibnitz-Preis mehr
Startschuss für das Cyber Valley

Startschuss für das Cyber Valley

Meldung 15. Dezember 2016
Wissenschaft und Wirtschaft schließen eine der größten Forschungskooperationen Europas im Bereich der künstlichen Intelligenz mehr
Ausgezeichneter Nachwuchs
Tatjana Tchumatchenko, Tobias Erb und Ludovic Righetti erhalten den Heinz Maier-Leibnitz-Preis 2016 mehr
Roboter machen Schule

Roboter machen Schule

Meldung 14. Januar 2016
Als Haushaltshilfe, Pflegeassistent oder Katastrophenschützer taugen Roboter nur, wenn sie lernfähig sind und zumindest ansatzweise selbstständig handeln können. Stefan Schaal und die Mitarbeiter seiner Abteilung am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme in Tübingen bringen den Maschinen diese Flexibilität und Autonomie bei. mehr
Autos gehen die Augen auf
Einen Wagen mit Chauffeur könnte es irgendwann für jeden geben, wenn nämlich ein Roboter das Steuer übernimmt. Damit Autos auch ohne großen technischen Aufwand autonom fahren können, müssen Computer unübersichtliche Verkehrssituation jedoch mindestens genauso gut beurteilen wie der Mensch. mehr
Roboter an Bord

Roboter an Bord

Meldung 17. Dezember 2014
Der Roboter „Athena“ hat neue Impulse für die Robotikforschung im Gepäck mehr
Irgendwann können Menschen, die an amyotropher Lateralsklerose erkranken, keinen Muskel mehr bewegen und auch nicht mehr mit ihrer Außenwelt kommunizieren. Forscher um Moritz Grosse-Wentrup suchen am Tübinger Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme nach Wegen, die Betroffenen aus ihrer Isolation zu befreien, indem sie dem Computer beibringen, Gedanken zu lesen. mehr
Einen Wagen mit Chauffeur könnte es irgendwann für jeden geben, wenn nämlich ein Roboter das Steuer übernimmt. Damit Autos auch ohne großen technischen Aufwand autonom fahren können, müssen Computer unübersichtliche Verkehrssituationen jedoch mindestens genauso gut beurteilen wie der Mensch. Dafür entwickeln Andreas Geiger und seine Mitarbeiter am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme in Tübingen die nötige Software.
Das Leben eines Avatars hängt an der Technik, und das fängt schon bei seiner Geburt an. Damit die virtuelle Figur wirklichkeitsgetreu aussieht und sich in ihrer Computerwelt realistisch bewegt, brauchen ihre Schöpfer detaillierte Informationen über den Körper des realen Vorbilds, auch über dessen Bewegung. Genau diese Daten liefert der erste vierdimensionale Ganzkörperscanner. Entwickelt hat das Gerät Michael J. Black, Direktor am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme in Tübingen, gemeinsam mit dem amerikanischen Unternehmen 3dMD. Mit 60 Aufnahmen pro Sekunde zeichnen 22 Stereo- und 22 Farbkameras eine Person in verschiedenen Haltungen und Aktivitäten auf, die Javier Romero, ein Wissenschaftler des Instituts, hier vormacht. Für den Scan wird Nick Schill, ein professionelles Model, mit roten und blauen Quadraten bedruckt und mit einem schnell pulsierenden Fleckenmuster beleuchtet. Beide Muster helfen den Forschern, die dreidimensionale Oberfläche des Körpers und die Haut natürlich zu rekonstruieren. Mit der Methode lassen sich nicht nur lebensechte Figuren für Computerspiele und Filme erschaffen. Sie bietet auch interessante Perspektiven für die Forschung in Psychologie und Medizin. So kann man zukünftig mithilfe der realistischen Avatare Wahrnehmungs experimente zum Körperempfinden durchführen – etwa zur Vermeidung von Essstörungen.
Die Lähmung beginnt schleichend, doch mit der Zeit erfasst sie den ganzen Körper. Irgendwann können Menschen, die an amyotropher Lateralsklerose erkranken, keinen Muskel mehr bewegen und auch nicht mehr mit ihrer Außenwelt kommunizieren. Forscher um Moritz Grosse-Wentrup suchen am Tübinger Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme nach Wegen, die Betroffenen aus ihrer Isolation zu befreien, indem sie dem Computer beibringen, Gedanken zu lesen.
Die Lähmung beginnt schleichend, doch mit der Zeit erfasst sie den ganzen Körper. Irgendwann können Menschen, die an amyotropher Lateralsklerose erkranken, keinen Muskel mehr bewegen und auch nicht mehr mit ihrer Außenwelt kommunizieren. Forscher um Moritz Grosse-Wentrup suchen am Tübinger Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme nach Wegen, die Betroffenen aus ihrer Isolation zu befreien, indem sie dem Computer beibringen, Gedanken zu lesen.
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Rechnen mit Unsicherheit

2017 Hennig, Philipp
Informatik

Lernende Maschinen stellen ständig wachsende Anforderungen an Computerhardware, möglichst schnell möglichst zuverlässige Schätzungen für eigentlich unberechenbare Größen zu liefern. Die Tübinger Forschungsgruppe für probabilistische Numerik am MPI für Intelligente Systeme entwickelt hierzu neue Algorithmen, die Rechnungen gezielt unpräzise durchführen, und nicht nur eine einzelne Schätzung, sondern ein strukturiertes Maß von Unsicherheit ausgeben. Damit lassen sich Rechenresourcen flexibler managen. Außerdem macht die Methode intelligente Systeme zuverlässiger.

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Roboter lernen sehen

2016 Geiger, Andreas
Informatik

Autonome Fahrzeuge und intelligente Haushaltshelfer könnten schon bald unseren Alltag angenehmer und sicherer gestalten. Um autonom handeln zu können, müssen solche Systeme allerdings zunächst lernen, ihre Umgebung wahrzunehmen. Beispielsweise müssen Entfernung geschätzt, Bewegungen gemessen, Objekte erkannt und die dreidimensionale Szene als Ganzes interpretiert werden. Während dem Menschen die Wahrnehmung mühelos erscheint, müssen Computer dieselben Fähigkeiten erst erlernen. Wir entwickeln mathematische Modelle, die es Computern erlauben, ihre Umgebung robust wahrzunehmen.

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Lernende Roboter

2015 Trimpe, Sebastian
Informatik
Ein explodiertes Kraftwerk, eingestürzte Gebäude nach einem Erdbeben, ein brennender Gefahrguttransporter – allesamt Beispiele gefährlicher Situationen für menschliche Notfallhelfer. Was wäre, wenn wir Roboter statt Menschen in den Einsatz schicken könnten? Forscher in der Abteilung für Autonome Motorik arbeiten an den wissenschaftlichen Grundlagen, um künftig intelligente Roboter zu bauen, die uns in Gefahrensituationen aus der Klemme helfen können. Eine entscheidende Voraussetzung, um diese Vision zu realisieren: Roboter müssen lernfähig werden. mehr

Mit intelligenten Systemen komplexen Krankheiten auf der Spur

2014 Borgwardt, Karsten
Informatik Medizin

Die Medizin sammelt immer umfangreichere Datenbestände über den Gesundheitszustand von Patienten. Schlummert in diesen Datenmengen unbekanntes Wissen über Krankheiten, das zu ihrer Behandlung beitragen könnte? Das Maschinelle Lernen entwickelt Verfahren, mit deren Hilfe man solches Wissen aus großen biomedizinischen Datenbanken gewinnen kann.

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Perzeptive Systeme – Computer sehen

2013 Gehler, Peter Vincent
Informatik

Unsere Forschung beschäftigt sich damit, den Prozess der visuellen Perzeption mathematisch zu formulieren. Wir möchten beschreiben, wie intelligente Systeme Bilder verstehen. Dafür entwickeln wir statistische Modelle und Lernverfahren. Wir suchen nach Möglichkeiten, Vorwissen zu repräsentieren und lassen weitere Zusammenhänge aus Bildern selbstständig erlernen. Uns interessiert es, physikalische Faktoren, wie Beleuchtung, Geometrie und Materialien, automatisch in Bildern zu erkennen. Zudem sollen Objekte und Personen in Bildern erkannt und benannt werden, die Bildszene soll verstanden werden. 

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Gehirn-Computer-Schnittstellen stellen eine neue Art der Kommunikation dar, die, im Gegensatz zu gewöhnlichen Kommunikationsformen wie Sprache oder Gestik, keine Muskelkontrolle erfordert. Dies könnte Patienten, die auf Grund einer amyotrophen Lateralsklerose (ALS) in ihrem Körper eingeschlossen werden, ermöglichen, weiterhin mit ihrer Umwelt zu interagieren. Gehirn-Computer-Schnittstellen finden darüber hinaus zunehmend Verwendung in der Schlaganfall-Rehabilitation. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über den aktuellen Stand der Forschung und stellt aktuelle Forschungsthemen vor. mehr
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