Künstliche Intelligenz

Künstliche IntelligenzKünstliche Intelligenz stellt ein wichtiges Forschungs- und Lehrfeld unseres Instituts dar. So können beispielsweise tiefe neuronale Netze (deep learning) in sehr vielen Bereichen die bisherigen (oftmals nur linearen) Problemlösungsansätze signifikant verbessern. Neuronale Netze spielen daher  beispielsweise der Medizintechnik eine wichtige Rolle und können unseren medizinischen Partnerinnen und Partnern bei Diagnosen und Analysen gute Dienste leisten.

Neben klassischem überwachten Lernen (das ist wohl der am häufigsten bei uns angewandte Fall) spielen aber auch unüberwachtes Lernen (z.B. zur Datenkompression oder zur Detektion von ungewöhnlichen Signal- bzw. Datenbereichen) und auch das sog. "reinforcement learning" eine immer größere Rolle. Letzteres kann vor allem für Steuerungs- und Regelungszwecke verwendet werden, da hiermit auch langfristig erfolgreiche Strategien des Steuerns und Regelns erlernt werden können.

Neben diesen eher anwendungsbezogenen Teilaspekten wird am Institut aber auch auf die Energiebilanz von Systemen mit künstlicher Intelligenz geschaut. Durch den immer größer werdenden Einsatz von künstlicher Intelligenz spielt dieser Aspekt in der Zukunft eine wichtige Rolle. Im Sonderforschungsbereich 1461 "Neuroelektronik: Biologisch inspirierte Informationsverarbeitung" wird daher verstärkt auch auf analoge Varianten von künstlicher Intelligenz geschaut bzw. daran geforscht.

 

Weitere Details bzw. ausgewählte Projekte
Neuroelektronik: Biologisch inspirierte Informationsverarbeitung - der Sonderforschungsbereich 1461
Automatisierungs- und Regelungstechnik

  • color_key Prof. Dr. Thomas Meurer
Digitale Signalverarbeitung und Systemtheorie

  • color_key Prof. Dr. Gerhard Schmidt
Hochfrequenztechnik

  • color_key Prof. Dr. Michael Höft
Informations- und Codierungstheorie

  • color_key Prof. Dr. Peter A. Höher
Integrierte Systeme und Photonik

  • color_key Prof. Dr. Martina Gerken
Leistungselektronik

  • color_key Prof. Dr. Marco Liserre
Nachrichtenübertragungstechnik

  • color_key Prof. Dr. Stephan Pachnicke
Nanoelektronik

  • color_key Prof. Dr. Hermann Kohlstedt
Numerische Feldberechnung

  • color_key Prof. Dr. Ludger Klinkenbusch
Sensor System Electronics

  • color_key Prof. Dr. Andreas Bahr
Theoretische Elektrotechnik

  • color_key Prof. Dr. Jan Trieschmann
Vernetzte Elektronische Systeme

  • color_key Prof. Dr. Robert Rieger