ZEISS Colloquium

Menschen und Roboter arbeiten immer enger zusammen. Die perzeptiven Fähigkeiten sowie die Geschicklichkeit von Robotern verbessern sich stetig, sodass Roboter immer anspruchsvollere Aufgaben in immer mehr Applikationen erledigen können. Kameras sowie Kraft- und Drehmomentsensoren gepaart mit Algorithmen des maschinellen Lernens eröffnen neue Möglichkeiten - die ersten Systeme sind bereits heute in der Lage selber zu lernen, sich zu bewegen und ihre Umgebung wahrzunehmen. Wie funktionieren diese Systeme und wo geht ihre Reise hin?

Torsten Kröger ist Professor am Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR) und ist verantwortlich für Intelligente Prozessautomation und Robotik (IPR) am KIT in Karlsruhe. Er ist zudem Gastwissenschaftler an der Stanford University.

Torsten Kröger hat an der TU Braunschweig Elektrotechnik studiert und 2009 im Fachbereich Informatik promoviert. 2010 ging er als Dozent und PostDoc an das Stanford AI Lab. Er ist Gründer und ehemaliger Geschäftsführer der Firma Reflexxes, einem Startup, das Software zur deterministischen Roboterbewegungsplanung in Echtzeit auf den Markt gebracht hat. 2014 wurde Reflexxes von Google übernommen. Von 2014 bis 2017 war er als Robotiker und zum Schluss als Bereichsleiter für Robotersoftware bei Google X tätig. Er erhielt den IEEE RAS Distinguished Service Award (2018), den IEEE RAS Early Career Award (2014), den Heinrich Büssing Preis (2011) und den GFFT-Preis (2011). Er derzeit Vizepräsident der IEEE Robotics and Automation Society. 

Karlsruher Institut für Technologie

Neuere Entwicklungen in der Fluoreszenzmikroskopie, für die 2015 der Nobelpreis verliehen wurde, erlauben es, Zellen mit nahezu molekularer Auflösung zu untersuchen. Damit erhalten Forscher neuartige Erkenntnisse, wie die Natur zelluläre Funktionen auf molekularer Ebene steuert. Sauer skizziert in seinem Vortrag an verschiedenen Beispielen, wie hochauflösende Mikroskopie die Möglichkeiten der biomedizinischen Grundlagenforschung erweitert und dazu beitragen kann, die Diagnostik von Krebserkrankungen und personalisierte Immuntherapien zu verbessern.

Sauer studierte Chemie in Karlsruhe, Saarbrücken und Heidelberg und promovierte in physikalischer Chemie. 1998 erhielt er den BioFuture-Preis des Bundesministeriums für Bildung und Forschung. 2003 wurde er Professor für Laserphysik an der Universität Bielefeld, 2009 nahm er einen Ruf auf den Lehrstuhl für Biotechnologie & Biophysik an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg an. Sauer ist einer der Pioniere der hochauflösenden Fluoreszenzbildgebung und seiner Anwendungen.

Wie maschinelle neuronale Netze lernen und denken

Wie denken und lernen Maschinen? Künstliche Intelligenz hat in den vergangenen Jahren einen steilen Aufstieg erlebt. Große Unternehmen wie Google, Facebook und Amazon investieren hierfür stark in Forschung und Entwicklung. Mit Sprachassistenten wie Alexa, selbstfahrenden Autos, die die Mobilität verändern oder Anwendungen wie Gesichtserkennung, wird künstliche Intelligenz immer mehr Teil unseres persönlichen Lebens, des Geschäftslebens und unserer Gesellschaft.

Drei Hauptfaktoren sind der Grund für den jüngsten Aufstieg dieser Technologien: große Datensätze, bessere Computerhardware sowie mathematische Modelle, sogenannte neuronale Netzwerke und algorithmische Strukturen, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind.

In seinem Vortrag zeigt Dr. Damian Borth, was Künstliche Intelligenz und damit verwandte Themen wie Machine Learning wirklich bedeuten. Er skizziert ihre Entwicklung seit ihrem Durchbruch im Jahr 2012 bis zu ihren heutigen Möglichkeiten und Herausforderungen.

Dr. Damian Borth gehört zu den gefragtesten Forschern auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz. Er ist Leiter des Kompetenzzentrums „Deep Learning“ am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz in Kaiserslautern.

DFKI

Die optische Mikroskopie ist das am meisten benutzte bildgebende Verfahren in den Material- und Lebenswissenschaften.

Während die räumliche Auflösung in den vergangenen Jahren spektakulär auf einige zehn Nanometer verbessert werden konnte, basiert die Methode nach wie vor auf den altbekannten Kontrastverfahren wie Absorption, Streuung, Phase oder Fluoreszenz. Kombiniert man allerdings die Fluoreszenzmikroskopie mit Quantensensoren, so lassen sich vollkommen neue Größen wie magnetische- oder elektrische Felder, Temperatur etc. mit bisher nicht erreichter räumlicher Auflösung sichtbar machen.

In seinem Vortrag wird Prof. Wrachtrup die physikalischen Grundlagen der Technik erläutern und einige Anwendungen diskutieren. So wird er etwa zeigen, wie sich mittels eines Quantensensors ein Fluoreszenzmikroskop verhältnismäßig einfach in ein Nuclear Magnetic Resonance-Gerät verwandeln lässt.

Prof. Dr. Jörg Wrachtrup ist seit 2000 Physik-Professor und Direktor des 3. Physikalischen Instituts der Universität Stuttgart. Im Jahr 2010 war er Max-Planck-Fellow am Max-Planck-Institut für Festkörperphysik (Stuttgart). 2008/09 hatte er den Excellence Chair an der Ecole Normal Supérieur in Paris (Cachan) inne. Wrachtrup studierte Physik an der Freien Universität Berlin und habilitierte sich 1998 an der Technischen Universität Chemnitz.

2016 erhielt er zusammen mit Fedor Jelezko den Carl Zeiss Research Award. Im Jahr 2012 bekam er den Gottfried Wilhelm Leibniz Preis, der wichtigste Forschungspreis in Deutschland, und 2014 den Max-Planck-Forschungspreis.

Innovatorisches Scheitern und historische Fehlschlagforschung

Innovatorisches Scheitern – nicht Erfolg – ist der Regelfall! Dessen ungeachtet avancierte der Prozess des Scheiterns bis heute nur selten zum Gegenstand historischer Untersuchungen. Das ist umso bedauerlicher, als eine Analyse des Misserfolgs nicht nur zu einem besseren Verständnis des Scheiterns selbst führen kann, sondern auch zu einem umfassenderen und realitätsnäheren Bild des technischen Wandels insgesamt.

Im angekündigten Vortrag wird es darum gehen, anhand einiger Fallbeispiele für gescheiterte Innovationen Einblicke in die „Anatomie des Scheiterns“ zu vermitteln und darüber hinaus deutlich zu machen, was die „Fehlschlagforschung“ zum Verständnis technischer Entwicklung bzw. technologischen Wandels beizutragen vermag.

Prof. Dr. Reinhold Bauer leitet seit 2011 die Abteilung für Wirkungsgeschichte der Technik am Historischen Institut der Universität Stuttgart. Zuvor war er lange Jahre als Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Wissenschaftlicher Assistent und schließlich als Privatdozent an der Helmut Schmidt Universität der Bundeswehr in Hamburg tätig. Seine Arbeitsschwerpunkte sind die Historische Innovationsforschung, die Verkehrsgeschichte, die Geschichte von Produktionsorganisation und –technik sowie die Technik- und Wirtschaftsgeschichte realsozialistischer Staaten.

Prof. Dr. Bauer ist darüber hinaus u.a. Vorsitzender des Deutschen Nationalkomitees der Internationalen Union für Geschichte und Philosophie der Wissenschaften/Abteilung Wissenschafts- und Technikgeschichte (IUHPS/DHST), Mitglied im Ausschuss Technikgeschichte des VDI sowie Mitglied in der wissenschaftlichen Leitung der Zeitschrift Technikgeschichtegeschichte.