Unser Ziel ist es, die grundlegenden Prinzipien intelligenter Systeme zu verstehen; dieses Wissen setzen wir ein, um innovative Technologien zum Nutzen der Gesellschaft zu entwickeln

Abteilungen

Empirische Inferenz

Die Mitglieder der Abteilung „Empirische Inferenz“ widmen sich dem Maschinellen Lernen und der Kausalen Inferenz. Sie entwickeln Algorithmen, die selbstständig Regelmäßigkeiten in Daten erkennen und daraus Schlussfolgerungen ziehen. Das primäre Ziel der Forscher*innen ist, zu verstehen, wie Lebewesen und künstliche Systeme Strukturen erkennen, um damit in der Welt zu agieren. Sie wollen dazu beitragen, dass die theoretischen Methoden des Maschinellen Lernens z.B. in der Medizin oder Astronomie Anwendung finden.

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Haptische Intelligenz

Die Abteilung „Haptische Intelligenz“ hat es sich zum Ziel gesetzt, haptische Interaktion besser zu verstehen und darauf aufbauend Mensch-Computer- und Mensch-RoboterSysteme zu entwickeln, welche die einzigartigen Fähigkeiten des Tastsinns nutzen. Die Abteilung verfolgt dieses Ziel, indem sie sich auf vier Forschungsbereiche konzentriert: 

  • das Verständnis des taktilen Kontakts bei physischen Interaktionen von Mensch und Roboter, 
  • die Entwicklung und Charakterisierung von haptischer Schnittstellen-Technologie, 
  • die Weiterentwicklung und Evaluierung von Teleoperationsschnittstellen und 
  • das Design von Kontakt-basierten Mensch-Roboter-Interaktionssystemen.

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Thumb ticker sm thumb ticker kjk 2024 Katherine J. Kuchenbecker

Research

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Perzeptive Systeme

Our research uses Computer Vision to learn digital humans that can perceive, learn, and act in virtual 3D worlds. This involves capturing the shape, appearance, and motion of real people as well as their interactions with each other and the 3D scene using monocular video. We leverage this to learn generative models of people and their behavior and evaluate these models by synthesizing realistic looking humans behaving in virtual worlds.

This work combines Computer Vision, Machine Learning, and Computer Graphics.

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Physische Intelligenz

Die Forscher*innen der Abteilung „Physische Intelligenz“ nehmen sich die Natur als Vorbild, um kleine mobile Roboter aus intelligenten und weichen Materialien zu entwickeln. Verschiedene biologische Systeme dienen den Mikro- und Millimaschinen als Vorlage. Aufgrund der Größe beruht die Intelligenz der in der Abteilung entwickelten Roboter nicht auf einer eingebauten Rechenleistung, wie es bei größeren Robotern möglich ist, sondern hauptsächlich auf dem Design, dem verwendeten Material, der Anpassungsfähigkeit der Kleinstmaschinen sowie der Fähigkeit, sich selbst zu organisieren. Diese physische Intelligenz von Milli- und Mikrorobotern ist unentbehrlich, da aufgrund der Größe die Rechen-, Antriebs-, Leistungs-, Wahrnehmungs- und Steuerungsmöglichkeiten an Bord sehr eingeschränkt bis gar nicht vorhanden sind. Das Team konzentriert sich auf medizinische Anwendungen dieser neuartigen kleinen Robotersysteme, um künftig die Gesundheitstechnologien zu revolutionieren, indem es neue minimal-invasive medizinische Eingriffe im menschlichen Körper ermöglicht.

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Robotik-Materialien

The Robotic Materials Department aims to fundamentally challenge current limitations of robotic hardware, using an interdisciplinary approach that synergizes concepts from soft matter physics and chemistry with advanced engineering technologies, to devise robotic materials capable of creating intelligent machines that mimic the astonishing versatility and adaptability of organisms in nature. Our department investigates three broad areas of research including soft robotics, functional materials and energy capture, with the current focus on soft electrostatic actuator systems based on multi-phase, multi-layer dielectrics. We aim to rapidly bring our discoveries from fundamental materials science, all the way to the development of bioinspired and wearable robotic systems.

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Soziale Grundlagen der Informatik

At Social Foundations of Computation, we build scientific foundations for machine learning and artificial intelligence in the social world. To chart and implement a society’s norms and expectations, we start from concepts and work our way towards applications. Challenging existing problem formulations when necessary, we think through how the use of machine learning distributes societal resources and opportunity. Computational tools to critically evaluate - and possibly contest - algorithmic systems and their impacts are a key component of our work. Our ultimate goal is to promote a positive role of artificial intelligence in society.

 

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Empirische Inferenz Bernhard Schölkopf
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Haptische Intelligenz Katherine J. Kuchenbecker
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Perzeptive Systeme Michael Black
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Robotik-Materialien Christoph Keplinger
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Forschungsgruppen

Max Planck Fellow Forschungsgruppen

Thumb xl 20241209 rm department 27
Thumb xl 20241104 polybot 03
Thumb xl 20241113 haptic intelligence 144
Thumb xl 20241107 zwe robotics 55
Thumb md 20241209 rm department 27
Thumb md 20241104 polybot 03
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Thumb md 20241107 zwe robotics 55