Nachwuchsgruppen und Juniorprofessuren
Durch die einzigartige Kombination und Vernetzung der Kompetenzen der Hochschul- und Forschungsstandorte Stuttgart und Karlsruhe werden die wissenschaftliche Exzellenz und die Ausbildung des wissenschaftlichen Nachwuchses in Baden-Württemberg gestärkt.
Der InnovationsCampus Mobilität der Zukunft (ICM) baut hierfür mehrere Nachwuchsgruppen und Juniorprofessuren an beiden Hochschulen auf.
Juniorprofessuren
Risikoanalyse von cyber-physischen Produktionssystemen
Jun.-Prof. Dr.-Ing. Andrey Morozov (IAS, Universität Stuttgart)
Das Forschungsinteresse liegt an der Schnittstelle von drei Domänen, nämlich (i) vernetzte Automatisierungssysteme (VAS), (ii) Zuverlässigkeit und (iii) künstliche Intelligenz (KI). Das moderne VAS ist ein besonderer Fall von Cyber-Physischen Systemen (CPS) mit dem Schwerpunkt auf der Zusammenarbeit heterogener Industrierobotersysteme. Eine genaue Bewertung der Zuverlässigkeit, Sicherheit und Ausfallsicherheit ist für VAS aufgrund der hohen Kosten für Ausfallzeiten und der strengen Sicherheitsanforderungen von entscheidender Bedeutung. Aktuell angewandte Methoden können anspruchsvolle Fehlerszenarien eines hochdynamischen und intelligenten VAS nicht angemessen beschreiben.
Das zukünftige VAS wird zudem mehr KI-Komponenten enthalten, deren Zuverlässigkeits- und Sicherheitsanalyse eine offene Frage ist. Das Ziel ist daher, ein starkes Team aufzubauen, das eine führende Rolle bei der Entwicklung der nächsten Generation von Methoden zur Zuverlässigkeitsanalyse für moderne und zukünftige VAS übernehmen kann.
Hochwandlungsfähiges, flächen- und raumbewegliches System für die Produktion
Jun.-Prof. Dr. -Ing. Rania Rayyes (IFL, KIT)
Die Verwendung von vorprogrammierten Robotern schränkt die Anpassungsfähigkeit, Flexibilität und sogar die Anwendbarkeit des Roboters ein. Außerdem werden die meisten komplexen Aufgaben in der Produktion und beim Materialtransport immer noch manuell ausgeführt, was ineffizient, fehleranfällig und sehr zeitaufwendig ist. Das Lernen von Robotern eröffnet neue Anwendungsfelder, die mit herkömmlichen Techniken nicht automatisiert werden könnten.
Die Professur konzentriert sich auf die Entwicklung neuartiger maschineller Lernmethoden und KI-Systeme, um eine neue Generation intelligenter, vielseitiger und anpassungsfähiger autonomer Robotersysteme für flexible Materialhandhabungs- und Fertigungsaufgaben einzuführen. Sie soll die neuartige Forschung im Bereich der flexiblen Produktion und Fertigung am Institut für Fördertechnik und Logistik (IFL) und die Innovation für eine neue Zukunft am ICM stärken.
Modellierung und Analyse im Mobility Software Engineering
Jun.-Prof. Dr. rer. nat. Maike Schwammberger
Die Arbeitsgruppe beschäftigt sich mit logischen und diagrammbasierten Modellen und Analyse-Verfahren im Bereich des Autonomen Fahrens. Die zentrale Forschungsfrage ist: Welche Anforderungen sollte ein autonomes Fahrzeug erfüllen, bevor es sich die Straßen dieser Welt mit uns Menschen teilen darf und wie können diese Anforderungen sichergestellt werden? Hierzu werden System-Eigenschaften wie beispielsweise Sicherheit (Kollisionsfreiheit), Fairness, Erklärbarkeit und Moralisches Handeln von Autonomen Agenten definiert und analysiert.
Smarte Converter für eine emissionsfreie Mobilität der Zukunft
Jun.-Prof. Dr.-Ing. Stefan Mönch (iew, Universität Stuttgart)
Die Forschungsgruppe beschäftigt sich mit hocheffizienten elektrischen Energiewandlern für eine emissionsfreie Mobilität der Zukunft. Smarte Converter mit intelligenten Betriebskonzepten ermöglichen eine flexible und anpassungsfähige Systemintegration elektrischer Quellen, Speicher und Verbraucher sowie die Kopplung der Sektoren Strom, Wärme und Mobilität.
Um eine nachhaltige Mobilität und Energiewende beschleunigt zu erreichen, erforscht die Gruppe:
- hocheffiziente Leistungselektronik mit neuen Topologien und Betriebskonzepten,
- kompakte Spannungswandler zum intelligenten Laden, Speichern und Fahren,
- elektrokalorische Wärmepumpen zum Kühlen und Heizen in mobilen Anwendungen.
Kognitive Sensorik für die Mobilität der Zukunft
Jun.-Prof. Dr.-Ing. Florian Pfaff (IAS, Universität Stuttgart)
Florian Pfaffs Forschungsgruppe konzentriert sich auf die Weiterentwicklung von Trackingverfahren und Methoden des maschinellen Lernens. Er spezialisiert sich auf Extended Object Tracking, Lernen und Schätzen auf Mannigfaltigkeiten sowie auf die Kombination von maschinellem Lernen mit traditionellen Schätzverfahren und Trackern. Dies beinhaltet die Weiterentwicklung von Algorithmen, die in der Lage sind, die Position und Orientierung von Objekten genau zu verfolgen, bei denen auch die Form eine Rolle spielt, wie beispielsweise Fahrzeuge im Straßenverkehr. Durch den Einsatz von Strategien des maschinellen Lernens zielt seine Gruppe darauf ab, die Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit der Modelle zu verbessern.
Nachwuchsgruppen
Erforschung und Entwicklung der Schlüsseltechnologien für eine Universalmaschine
Dr.-Ing. Michael Jarwitz (IFSW, Universität Stuttgart)
In der Nachwuchsgruppe Advanced Manufacturing werden Schlüsseltechnologien für eine universell einsetzbare, laserbasierte Fertigungstechnik erforscht und entwickelt. Die Arbeiten hierzu sind auf mehrere Forschungsbereiche aufgeteilt: Im Fokus der Steuerungstechnik für die universelle Lasermaschine steht die echtzeitfähige Rekonfigurierbarkeit der erforderlichen Steuerungsapplikationen. In der Diagnostik der Fertigungsprozesse wird an einer verfahrensübergreifend einsetzbaren, adaptiven Diagnostik zur Online-Qualitätssicherung geforscht. Zudem werden die technologischen Wechselwirkungen zwischen laserbasierten Fertigungsverfahren in der Prozessverkettung und die daraus resultierenden Potentiale und Limitierungen für den Fertigungsablauf untersucht. Für die Entwicklung hin zu einer selbstlernenden Lasermaschine werden darüber hinaus sowohl die autonome Kompensation des Bauteilverzugs beim Laserschweißen mittels Reinforcement Learning untersucht, als auch Modelle für eine schnelle Parameteroptimierung mit Schwerpunkt auf sogenannten hybriden Modellen, der Kombination von physikalischen Modellen und maschinellem Lernen.
Sensorbasierte Entwicklung von H2-Brennstoffzellen (SensE2B)
Dr.-Ing. Jan Haußmann (IPEK, KIT)
PEM-Brennstoffzellen sind eine vielversprechende Technologie, um lokale Emissionen zu vermeiden und Treibhausgase zu reduzieren. Für mobile Anwendungen ist eine hohe Leistungsdichte und eine hohe Lebensdauer notwendig. Dazu ist es notwendig, kritische Bedingungen in der Brennstoffzelle zu erfassen und durch eine angepasste Betriebsführung zu vermeiden.
Innerhalb dieser Nachwuchsgruppe soll daher ein sensorbasiertes Konzept entwickelt werden, das die Zell-, Stack-und Systemebene verknüpft und damit die Entwicklung eines hocheffizienten Brennstoffzellensystems mit langer Lebensdauer ermöglicht.
Dynamische Qualitätsregelung für die nachhaltige Produktion von Mobilitätslösungen
Dr.-Ing. Florian Stamer (wbk, KIT)
Die Qualität ist ein zentraler Aspekt für den wirtschaftlichen Erfolg wiederaufbereiteter Mobilitätsprodukte. Ziel der Nachwuchsgruppe ist die intelligente Qualitätsregelung der Produktionsprozesse zur wirtschaftlichen Verarbeitung rückläufiger Produkte. Hierzu gehört sowohl die individuelle Fertigung der Komponenten als auch die adaptive Paarung in der Montage.
