Inspiriert von biologischen Systemen, die wahrnehmen, Informationen verarbeiten und handeln, entwickeln wir künstliche Systeme, die in der Lage sind, sich anzupassen, zu lernen und mit der realen Welt zu interagieren. Unser Forschungsfeld liegt an der Schnittstelle verschiedener wissenschaftlicher Disziplinen. Die Forschung an unserem Institut gliedert sich in sechs Abteilungen und zahlreiche unabhängige Forschungsgruppen, die von unserem Direktorium, von Gruppenleitungen und von Max-Planck-Fellows mit jeweils unterschiedlichen Schwerpunkten geleitet werden.
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.
Research
Publications
News & Awards
Events & Talks
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:
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.
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.
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.
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.
Ehemalige Abteilungen und Forschungsgruppen
Als Teil der Max-Planck-Gesellschaft ist uns der Austausch unserer Forschungsergebnisse mit der wissenschaftlichen Community und der Öffentlichkeit ein zentrales Anliegen. Unsere Forschenden veröffentlichen ihre Ergebnisse in renommierten Fachzeitschriften und auf Konferenzen und machen so das neu gewonnene Wissen und die Erkenntnisse allen zugänglich.
Alle Publikationen
Im Rahmen unserer Promotionsprogramme bieten wir aufstrebenden Nachwuchswissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern vielfältige Möglichkeiten, in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Computer Vision und Robotik zu forschen. Durch unsere Partnerschaften mit renommierten Universitäten bieten wir die Möglichkeit, an unserem Institut zu promovieren.
Unsere Promotionsprogramme, die International Max Planck Research School for Intelligent Systems (IMPRS-IS), das Max Planck ETH Center for Learning Systems (CLS) sowie das ELLIS-Promotionsprogramm, kombinieren auf einzigartige Weise Forschung und akademische Erfahrung und bieten die Möglichkeit, mit weltweit führenden Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern zusammenzuarbeiten und mit anderen Institutionen zu kooperieren.
Weitere Informationen