Im Anwendungsbereich Cognitive Robotics wird auf der System-Ebene des Projekts KISS anhand konkreter Beispiele aufgezeigt, wie immer komplexere Roboter-Systeme mit Hilfe von KI gesteuert werden können. Damit sollen sowohl die Möglichkeiten durch KI und Robotik aufgezeigt als auch die Akzeptanz gesteigert werden.

Hierzu werden mit verschiedenen Robotern Laborversuche zu Bewegungsplanung, Kollisionsvermeidung, Greifpunktbestimmung, Aufgabenorientierte Programmierung und Mensch-Roboter-Interaktion aufgebaut. Die Laborversuche ermöglichen den Studierenden verschiedene KI-Algorithmen einzusetzen, zu vergleichen und zu optimieren. Für die Laborversuche wurden im Rahmen des KISS Projekts zwei kollaborierende Roboter sowie verschiedene Greifer und Sensor-Systeme beschafft, mit denen die Roboter die Umgebung erfassen und mit dieser interagieren können. Fortgeschrittene KI-Anwendungen sollen an einem Laufroboter implementiert werden.

Neben der Verwendung in unterschiedlichen Studiengängen an verschiedenen Fakultäten auf Bachelor- und Master-Niveau bietet der Einsatz von KI an realen Robotern eine gute Basis für den Transfer entsprechender KI-Anwendungen in Unternehmen.

Prof. Dr. Christoph Uhrhan

Nach Abschluss des Studiengangs Product Engineering an der Hochschule Furtwangen, absolvierte Prof. Dr. sc. techn. Christoph Uhrhan ein Maschinenbau-Studium an der Ruhr-Universität Bochum mit Vertiefung Automatisierungstechnik. Im Anschluss promovierte er am Institut für Robotik der ETH Zürich. Seit 2011 ist er Professor für angewandte Mechatronik an der Hochschule Furtwangen. Dort hat er an der Fakultät Wirtschaftsingenieurwesen ein gut ausgestattetes Robotik-Labor aufgebaut, welches er weiterhin leitet. Sein besonderes Interesse gilt der Nutzung neuer Methoden und Technologien in konkreten Roboter-Applikationen.

christoph.uhrhan(at)hfu.eu

Umut Can Vural

Umut Can Vural studierte Elektrotechnik und Psychologie und hat einen Master-Abschluss in Cognitive Science von der Universtät Potsdam. Im KISS-Projekt arbeitet er an KI-gestützten Kamera-gesteuerten Robotern.

umut.can.vural@hfu.eu

Autonome Systeme bildern eine wichtige Klasse moderner IT-Systeme, die sich als cyber- physikalische Systeme mit einem hohen Anteil an autonomer Funktionalität und autonomen Verhalten beschreiben läßt. Zur Implementierung werden hierfür in zunehmendem Umfang machine- learning basierte KI-Ansätze benötigt und genutzt. Für das KISS-Projekt werden Lehrveranstaltungen und –materialien entwickelt, in und mit denen Studierende erste Erfahrungen in der Entwicklung KI- basierter Anwendungen für Autonome Systeme gewinnen können. Dazu gehören z.B. Arbeitseinheiten für:

Prof. Dr. Elmar Cochlovius

Prof. Dr. rer. nat. Elmar Cochlovius studierte Informatik an der Technischen Universität Braunschweig und in den USA. Nach seiner Promotion an der TU Braunschweig beschäftigte er sich u.a. bei Bosch mit der Software-Architektur und –Entwicklung für moderne Telematik- und Infotainment-Systeme. Heute ist der Professor an der Fakultät für Informatik der Hochschule Furtwangen. Hier vertritt er die Bereiche Mobile Systeme und Anwendungen sowie Software-Produkt-Management.

elmar.cochlovius(at)hfu.eu

Felix Rogg

Felix Rogg studierte IT-Produktmanagement (B. Sc.) und Mobile Systeme (M. Sc.) an der Hochschule Furtwangen. Während seines Masterstudiums beschäftigte er sich intensiv mit KI und deren Einsatz in autonomen Systemen. Heute ist er im Projekt KISS für die Erstellung von Lerneinheiten für ML-basierte Anwendungsfälle im Bereich AAL und Computer Vision verantwortlich.

felix.rogg(at)hfu.eu

Im Teilprojekt Smart Production werden verschiedene Anwendungsbereiche von KI-Technologien im Produktionskontext erarbeitet. Anhand verschiedener Lösungsansätze soll aufgezeigt werden, wie intelligente Systeme dabei helfen können, die Fertigung zu optimieren, Fehler zu reduzieren und die Qualität zu verbessern. Dazu beschäftigen wir uns in diesem Teilprojekt mit Themen wie der Anomalieerkennung und AutoML im Produktionskontext, verschiedenen Vorhersagen, die in der Fertigung relevant sind (Fehlervorhersage, Lagerbestandsvorhersagen, Transportzeiten …) und unterschiedlichen Möglichkeiten, die Daten in industriellen Umgebungen zu speichern (Data Lakes, Data Meshes…).

Prof. Dr. Holger Ziekow

Prof. Dr. Holger Ziekow verfügt über langjährige Erfahrung in den Bereichen Wirtschaftsinformatik, Business Intelligence, Künstlicher Intelligenz, Data Science sowie XAI und ist in diesen Bereichen auch in der Forschung aktiv. Heute ist er Professor an der Fakultät Wirtschaftsinformatik der Hochschule Furtwangen und lehrt zu Themen wie Business Intelligence und Data Science.

holger.ziekow(at)hfu.eu

Prof. Dr. Peter Schanbacher

Prof. Dr. Peter Schanbacher verfügt über langjährige berufliche Erfahrung in der Versicherungswirtschaft und der Pharmabranche. In seiner akademischen Tätigkeit liegt sein Schwerpunkt auf der Forschung im Bereich Machine Learning und Künstliche Intelligenz. Als Professor an der Fakultät für Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Furtwangen unterrichtet er in den Bereichen Programmierung, Data Science, Machine Learning und Financial Accounting.

peter.schanbacher(at)hfu.eu

Prof. Dr.-Ing. Ulf Schreier

Prof. Dr.-Ing. Ulf Schreier ist seit vielen Jahren Professor an der Fakultät Wirtschaftsinformatik der Hochschule Furtwangen und lehrt unter anderem zu den Themen Datenstrukturen, Software-Architektur und Software-Projektmanagement. In der Forschung setzt er sich mit Themen wie Software-Architektur, Software-Umgebungen für Data Science, Künstlicher Intelligenz und Big Data auseinander.

ulf.schreier(at)hfu.eu

KI weist ein hohes Potenzial auf, medizinische Aufgabenstellungen im Bereich Diagnostik, Therapie oder auch Monitoring (Überwachung von Patient*innen) besser auf das persönliche Profil der behandelten Personen auszurichten und damit die Aufgaben effizienter, effektiver und letztendlich auch sicherer umzusetzen. KI lässt sich zudem bei der Entwicklung und Produktion von Medizinprodukten einsetzen, um z.B. die Qualität der Produkte gezielt zu überprüfen und zu optimieren. Smart Health zielt auf Anwendungen von KI-basierten Systemen im Bereich der Medizin bzw. der Medizintechnik ab und vermittelt in projektorientierten Lehrformaten die Umsetzung KI-basierter Ansätze in konkreten Anwendungsfällen.

Prof. Dr. Martin Haimerl

Prof. Dr. Martin Haimerl studierte Informatik an der Universität Karlsruhe (heute: Karlsruher Institut für Technologie – KIT) und promovierte auch dort im Bereich medizinische Bildverarbeitung. Anschließend wechselte er in die Industrie und war 13 Jahre in verschiedenen Rollen bei der Firma Brainlab im Bereich computer-assistierte Chirurgie beschäftigt. Seit 2016 ist er Professor für Medizintechnik an der Hochschule Furtwangen (HFU) und seit 2018 wissenschaftlicher Direktor des Innovations- und Forschungscentrums Tuttlingen der HFU (IFC) sowie seit 2019 Gründungsbeauftragter für den Standort Tuttlingen. Das IFC ist als zentrale Einrichtung der HFU zuständig für die Themen Technologietransfer und Gründung. In seiner Lehre und Forschung beschäftigt sich Prof. Haimerl mit dem Einsatz digitaler Technologien im Bereich der Medizin und Medizintechnik. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf Fragen der Validierung und Zulassung von Medizinprodukten. Eine zentrale Frage ist, wie Sicherheit und Nutzen von KI-basierten Systemen nachgewiesen werden kann, so dass die Systeme zuverlässig und mit einem Mehrwert für alle Beteiligten eingesetzt werden können.

martin.haimerl(at)hfu.eu

Prof. Dr. Thomas Schiepp

Prof. Dr. Thomas Schiepp studierte Maschinenbau mit Schwerpunkt auf Produktions- und Fertigungstechnik, gefolgt von einem Master-Studium in Mechanical Engineering and International Sales Management an der Hochschule Konstanz für Technik, Wirtschaft und Gestaltung (HTWG Konstanz). An der University of Gloucestershire (UK) schloss er 2015 erfolgreich seine Promotion (A Simulation Method for Design and Development of Magnetic Shape Memory Actuators) ab. In seiner beruflichen Laufbahn hat sich Prof. Schiepp vorwiegend dem Bereich der Produktentwicklung gewidmet, insbesondere in Bezug auf Sensoren und Aktuatoren. Dabei konzentrierte er sich auf die Berechnung von Magnetfeldern und die Konzeption elektromagnetischer Aktuatoren, wo er eine beträchtliche Anzahl an Schutzrechten erarbeitete. Seit dem Jahr 2017 bekleidet Professor Schiepp die Position eines Professors an der Hochschule Furtwangen. In seinen Lehrveranstaltungen behandelt er Medizinische Konstruktionslehre, CAD (Computer-Aided Design), FEM (Finite Element Method) sowie Aktorik und Antriebstechnik. Seit 2021 übernahm er die Rolle des Studiendekans und ist somit verantwortlich für den Studiengang Medizintechnik: Klinische Technologien. Nicht zuletzt ist Professor Schiepp Mitglied im Akademischen Beirat der Deutschen Gesellschaft für Kardiotechnik.

thomas.schiepp(at)hfu.eu

Dipl.-Ing. Dimitri Schultheis

Dimitri Schultheis studierte Ingenieurwesen (Fachrichtung Informatik) an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel. Schon während des Studiums arbeitete er als Werkstudent für CROSSSOFT GmbH und war bei der Entwicklung zahnärztlichen Software mit involviert. Anschließend startete er seine berufliche Laufbahn bei der CROSSSOFT GmbH, wo seine Diplomarbeit als Modul in der Software integriert wurde. Danach war er 17 weitere Jahre in der Industrie beschäftigt und sammelte Berufserfahrung in der IT-Branche von der Industrieroboterkonfiguration und Big Data Analyse bei ABB Ltd bis zur Entwicklung von Parksystemen bei der Markantus AG. Seit Juli 2022 ist er an der HFU im den Projekten KISS und CASE4Med (Computer Aided Solution Engineering for Medical) beschäftigt.

dimitri.schultheis(at)hfu.eu

Der Anwendungsbereich Musik und Kultur wird primär vom Team der Hochschule für Musik Trossingen bearbeitet, wobei ein Fokus auf KI-Anwendungen in den Bereichen Music Tools, Mensch-Maschine-Musik, Musikpädagogik und Musikwissenschaft liegen wird. KI wird im Sinne eines Werkzeuges bzw. zur Erweiterung des künstlerischen Ausdrucks auf verschiedenen Anwendungsfeldern eingesetzt und erforscht. Hierzu gehört die Entwicklung neuer Kompositionsmethoden, die Klassifizierung von Klängen oder die Erzeugung neuer Klangeigenschaften. Auch die musikspezifische Erforschung von KI als persönliche Assistenz ist enthalten; im Sinne einer Demokratisierung von Kunst können auch für Menschen mit Behinderung die individuellen musikalischen Ausdrucksmöglichkeiten enorm erweitert werden. Nicht zuletzt bietet der Einsatz KI-gestützter Modelle und Werkzeuge Möglichkeiten für die Verbesserung der Lehre – insbesondere in der Gehörbildung und Musiklehre – oder für die objektive Bewertung künstlerischer Darbietungen/Interpretationen.

Die Anwendung von KI für Komposition, Klangsynthese und Musikdesign erfordert zum einen die Unterstützung von Strategien der Computermusik und der computerbasierten Musikproduktion, zum anderen aber auch die Möglichkeit, digitale Medien aufzunehmen, zu bearbeiten und synthetisch herzustellen. Um die oben genannte Kombination aus theoretischer und praktisch-lehrender und experimenteller Herangehensweise zu ermöglichen, wurde ein KI-Klanglabor (Doppel-Überseecontainer am Standort DIE HALLE in Schwenningen Hammerstatt) eingerichtet und mit entsprechendem Equipment zur Erstellung, Aufzeichnung und Wiedergabe von Audio und Video ausgestattet. Das KI- Klanglabor „Latent Space“ ist als offener, kollaborativer Raum konzipiert, in dem Studierende beider Partnerinstitutionen musikalisch-ästhetische Experimente mit KI durchführen und präsentieren können. Für künstlerisch spannende Projekte wird die Anschaffung eines Full Body Tracking Anzugs sorgen, der sich für interdisziplinäre Performances und die Auslotung neuer Klanginteraktionsmöglichkeiten, aber auch für Bewegungsstudien im Kontext der Instrumentaldidaktik eignet.

Prof. Dr. Luc Döbereiner

Luc Döbereiner ist Komponist instrumentaler und elektronischer Musik. Er hat am Institut für Sonologie in Den Haag studiert und wurde von der Universität für Musik und darstellende Kunst Graz promoviert. Seine Arbeit beschäftigt sich mit Kompositionsmodellen, Algorithmik, Non-Standard Klangsynthese, Improvisation, Materialität, künstlicher Intelligenz und komplexen Systemen in der musikalischen Komposition und Klangkunst. Seine Musik wurde von zahlreichen Ensembles und Solisten in Europa aufgeführt und er hat seine wissenschaftliche Arbeit in Zeitschriften wie Computer Music Journal, Organised Sound und Contemporary Music Review veröffentlicht. Er hat an der Hochschule der Künste Bern, der Universität der Künste Berlin und an der FU Berlin unterrichtet und war Postdoc-Forscher am Centre for Research in New Music der University of Huddersfield und am Institut für Elektronische Musik und Akustik Graz.

l.doebereiner(at)doz.hfm-trossingen.de

Prof. Dr. Joachim Goßmann

Dr. Joachim Goßmann arbeitet an den Schnittstellen von Technik, Philosophie und kreativer Praxis an audiozentrischen Medienumgebungen. Er hat ein Tonmeisterdiplom der UdK, Berlin, ein MFA für Medienkomposition vom California Institute of the Arts sowie einen PhD im Fachbereich Computermusik von der University of California, San Diego. Seine berufliche Karriere führte ihn zum Fraunhofer IAIS in Bonn, dem ZKM Karlsruhe, dem Qualcomm Institute in San Diego sowie DTS, Inc. wo er sich als Entwickler, Programmierer und Erfinder mit Prototypen im Bereich der Virtual- und Augmented Reality, Klangverräumlichung im Bereich der Elektroakustischen Musik, Objektbasierten Audioformaten und dem Konflikt zwischen zeitbasierten Inhalten und Interaktion beschäftigte.

joachim.gossmann(at)mh-trossingen.de

Norman Müller

B. A. (Hons) International Management, nach dem Studium in Freiburg und Cambridge verschiedene Tätigkeiten zwischen 2008 und 2019, u.a. in den Bereichen Forschung, Innovation und Entrepreneurship, für Drittmittelprojekte in- und ausländischer HAWs, sowie in der Beratung von Start-ups und Unternehmen verschiedener Branchen und Größen. Im Jahr 2021 M.A. MusicDesign Absolvent der HFU Furtwangen.

Seit 2008 autodidaktische Soloprojekte und Kollaborationen, welche durch Elemente wie Live Elektronik, elektroakustische Improvisation und Art Brut im Sinne von Geräuschmusik und Klangcollage an die experimentelle Musik und Performancekunst angrenzen. Seit 2010 Präsentation eigener Arbeiten in Europa, Großbritannien und den USA im Rahmen von Konzertreisen, Künstlerstipendien, Performances und Ausstellungen, sowie als Koordinator, dramaturgischer Berater, künstlerischer Leiter und Co-Initiator einschlägiger Veranstaltungen.

Musikveröffentlichungen auf Tonträgern und digital unter verschiedenen Projektnamen bei Labels in San Francisco, Brighton und Denpasar.

Ein Kurzhörspiel, welches Norman Müller für die Texte des Autors Dominik Irtenkauf konzipierte und umsetzte, war 2022 unter den Preisträgern für die „beste Produktion unabhängig von Rundfunkanstalten“ (Hörspielwiese Köln).

n.mueller(at)doz.hfm-trossingen.de

Roland Sproll

Roland Sproll ist Leiter des KI-Labors Latent Space. Er ist Digital Artist und als Produzent für digitale Medien in der Konzeption und Entwicklung interaktiver Medienanwendungen für Messen, Events und Onlinekampagnen seit vielen Jahren selbständig tätig. Als Dipl.-Medieninformatiker (FH) hatte er wechselnde Lehraufträge für multimediale Programmierung, Computergrafik und ‘Musik für digitale Medien’ an der HFU Furtwangen. Mit künstlerischen Projekten, die u.a. am ZKM präsentiert wurden, hat er sich als Digital Artist einen Namen gemacht. Zudem war er an diversen Performance- und Theaterprojekten im Bereich Musik und Video maßgeblich beteiligt. Seit seiner Kindheit spielt Roland Sproll Klavier und entwickelt Audio Plugins für generative Musik. Er arbeitete als SAE Audio Engineer in München und schrieb für ein Synthesizer Fachmagazin.

r.sproll(at)doz.hfm-trossingen.de