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AI.Corelab

Im AI.Corelab (AI and Cognitive Systems Research Laboratory) wird an Themen der KI und des maschinellen Lernens geforscht. Unser Ziel ist es, innovative Methoden zu entwickeln, die nicht nur theoretisch fundiert sind, sondern auch in der Praxis Anwendung finden. Dabei verbinden wir modernste Algorithmen mit realen Testumgebungen, um die Brücke zwischen Forschung und industrieller Umsetzung zu schlagen.

Das Labor bietet eine einzigartige Infrastruktur für Experimente in den Bereichen Computer Vision, Reinforcement Learning, Natural Language Processing und Edge-AI. Von intelligenten Cobots, die mithilfe von Vision-Language-Modellen Objekte sortieren, über KI-basierte Schraubensortierer mit unsupervised Clustering, bis hin zu Modellfahrzeugen für autonomes Fahren – unsere Plattformen ermöglichen praxisnahe Forschung unter sicheren Bedingungen.

Projekte

KI Cobot

VLM Cobot

Der KI-gestützter Cobot kombiniert Robotik mit einer leistungsfähigen Vision-Language-Model (VLM) Schnittstelle. Dadurch kann er beliebige Objekte erkennen, klassifizieren und sortieren – ganz ohne manuelles Programmieren.

Schraubensortierer mit KI

Schaubensortierer

Der innovativer Schraubensortierer nutzt modernste KI-Technologien, um Schrauben mithilfe einer Kamera präzise zu erkennen und zu sortieren. Durch den Einsatz von unsupervised Learning werden die Schrauben anhand ihrer visuellen Merkmale automatisch geclustert - ganz ohne vorherige manuelle Klassifizierung.

Modellauto für ​autonomes Fahren

Modellauto

Unser Modellfahrzeug ist mit modernster Sensorik ausgestattet – darunter LiDAR, Kameras und eine Vielzahl weiterer Sensorik. Eine leistungsstarke GPU ermöglicht die Verarbeitung komplexer Algorithmen direkt an Bord.

Dieses System bietet eine sichere und kosteneffiziente Plattform, um Methoden des autonomen Fahrens und Fahrerassistenzsysteme im kleinen Maßstab zu entwickeln und zu testen – ganz ohne die Risiken, die bei realen Fahrzeugen auftreten.

KI-Energieverbrauch Prüfstand

Prüfstand zur Energiemessung

Unser Prüfstand ermöglicht die präzise Analyse des Energieverbrauchs von KI-Algorithmen. Mit hochauflösenden Messsystemen können verschiedene Modelle und Workloads getestet werden.

KI-Basierter Airhockey Roboter

Roboter Airhockey Tisch

Unser Airhockey-System kombiniert einen physischen Tisch mit einem KI-gesteuerten Roboter, der mithilfe von Reinforcement Learning trainiert wurde. Das Training erfolgt zunächst in einer realistischen Simulation, bevor die Strategien auf den echten Tisch übertragen werden.

Ein zentrales Forschungsthema ist der Sim2Real-Gap - die Herausforderung, gelernte Fähigkeiten aus der Simulation zuverlässig in die reale Welt zu übertragen.

Lage ​

Lageplan TechCampus

Das AI.Corelab befindet sich im G-Gebäude im Raum G121

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