Bochumas gauna naują kognityvinių jutiklių technologijų ir dirbtinio intelekto tyrimų profesoriaus vietą!

Bochumas gauna naują kognityvinių jutiklių technologijų ir dirbtinio intelekto tyrimų profesoriaus vietą!

Dr. Stefan Brüggenwirth nuo 2025 m. kovo 1 d. bus Bochumo Rūro universiteto Elektros inžinerijos ir informacinių technologijų fakulteto kognityvinių jutimų mokslų profesorius. Jo paskyrimas vyksta glaudžiai bendradarbiaujant su Fraunhoferio draugija. Nuo 2018 m. universitete dirbantis Brüggenwirth turi aiškų mokslinių tyrimų kryptį: jutiklių duomenų apdorojimą dirbtiniu intelektu.

Šių technologijų taikymas yra įvairus. Jis dirba tokiose srityse kaip mašininis mokymasis, statistiniai metodai ir multisensorinių duomenų sintezė, taip pat signalų apdorojimas ir objektų atpažinimas. Tokie jutikliai kaip radaras, LIDAR ir kameros yra būtini, nes jie matuoja atstumus, greitį ir objektų kampus. Tačiau šių jutiklių surinkti neapdoroti duomenys turi būti interpretuojami, kad būtų praktiškai naudojami pramonėje. Brüggenwirthas pabrėžia, kad dirbtinio intelekto procesai įgalina duomenimis pagrįstą vertinimą, todėl yra būtini pramonės 4.0, mobiliosios robotikos, autonominio vairavimo ir medicinos technologijų taikymo pavyzdžiams.

Tyrimo praktika ir pagalba studentams

Brüggenwirth pabrėžia, kaip svarbu supažindinti studentus su praktiniais tyrimų pavyzdžiais. Bendradarbiavimas su Fraunhoferio draugija suteikia studentams galimybę kreiptis į Fraunhoferio institutą dėl magistro darbų ar disertacijos projektų. Be to, Bochumo technologijų centre kuriamas Fraunhoferio institutas, kuris atveria daug žadančių perspektyvų vietos studentams.

Naujoji Brüggenwirth profesūra papildo bendradarbiavimą su prof. dr. Dirko Nüßlerio integruotų aukšto dažnio jutiklių katedra, kuri praturtina Bochumo Rūro universiteto tyrimų aplinką.

Autonominių sistemų iššūkiai

Autonominių transporto priemonių tema yra didelis iššūkis. Jie ne tik turi saugiai veikti eisme, bet ir veikti patikimai. Autonominė transporto priemonė, kuri neaiškiose situacijose sustoja kelio pusėje, yra saugi, bet nepatikima. Norint įgyti patirties ir užtikrinti jų saugumą, tokių transporto priemonių kūrimui reikia nuvažiuoti milijonus bandomųjų kilometrų.

Siekiant užtikrinti autonomiškumą, transporto priemonės turi būti išbandytos įvairiomis sąlygomis, įskaitant skirtingas apšvietimo ir oro sąlygas. Bet koks programinės įrangos pakeitimas reikalauja kruopštaus bandymo. Šių technologijų sėkmė labai priklauso nuo dirbtiniu intelektu pagrįstų metodų ir pažinimo sistemų. Jie taip pat turi atitikti tris pagrindinius reikalavimus: saugumo, patikimumo ir išlaidų. Tai ypač svarbu, nes sistemos taip pat turi užtikrintai reaguoti į netikėtus įvykius. Pavyzdžiui, autonominis automobilis turi turėti galimybę saugiai veikti susidūręs su neatpažintais objektais ir priimti sprendimus, pavyzdžiui, stabdyti ar išsisukti.

The Fraunhoferio kognityvinių sistemų institutas IKS tobulina pažinimo sistemas, ypač kognityvinių tinklų, lanksčios architektūros kūrimo ir pažinimo elgesio srityse, siekdama užtikrinti, kad dirbtinis intelektas šiose sistemose veiktų patikimai.