Universität Bremen

Die Universität Bremen spielt eine wichtige Rolle bei der Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) in Deutschland. Neben renommierten Professuren verfügt die Universität Bremen über eine Bandbreite an Instituten und Fachbereichen, die im Bereich künstliche Intelligenz forschen. Neben den technischen Disziplinen befassen sich auch die nicht-technischen mit Fragestellungen der künstlichen Intelligenz. Die disruptive  Technologie wird an der Universität Bremen von verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen sowie interdisziplinären Teams umfassend untersucht.

Technologie-Zentrum Informatik und Informationstechnik

Das Technologie-Zentrum Informatik und Informationstechnik (TZI) der Universität Bremen steht mit seinen Forschungsthemen im Zentrum eines massiven Umbruchs in der Gesellschaft: Die digitale Revolution verändert zurzeit alle Bereiche des Lebens. Wichtige Fragen, die der Forschung am TZI zugrunde liegen, lauten daher: Wie wird die Technik in 10 bis 20 Jahren aussehen? Wie kann sie sicher, zuverlässig und konstruktiv gestaltet werden? Und vor allem: Wie kann die Technik optimal dem Menschen dienen, statt ihn zu ersetzen?
An diesen Fragestellungen arbeitet das TZI bereits seit 1995 – im Durchschnitt werden aktuell rund 120 Projekte pro Jahr bearbeitet. Eine Kernaufgabe besteht darin, Erkenntnisse aus der Grundlagenforschung relativ zügig in die Industrie zu transferieren, um sie damit der Gesellschaft zukommen zu lassen.

BIBA – Bremer Institut für Produktion und Logistik GmbH

Das BIBA realisiert größere Internet of Things-Architekturen inklusive Erstellung von Internet of Things-Endgeräten und drahtlosen Kommunikationslösungen im eigenen iotfablab. Inhaltlich adressiert das BIBA im Bereich künstlicher Intelligenz sowohl Bildverarbeitung als auch Auswertung von Maschinen- und Sensordaten sowie Datenverarbeitung für betriebliche Anwendungssysteme wie z.B. ERP-Systeme oder Manufacturing Execution Systems. Methodisch wird dabei auf aktuelle Ansätze des Machine Learning sowie der Statistik zurückgegriffen. Im Sinne des Edge-Computing wird insbesondere an mobilen Technologien für das Machine Learning gearbeitet, die batteriebasiert und energiesparend betrieben werden können.

Das Ziel dabei sind performante, dezentrale Architekturen, beispielsweise für Augmented/Virtual Reality-Wearables, Drohnen und fahrerlose Transportsysteme, die sich schnell implementieren lassen und gegebenenfalls auch höheren Datensicherheitsanforderungen im Produktions- und Logistikumfeld genügen. Als besonderes vielversprechend hat sich dabei die Kombination von Bildverarbeitung und Augmented Reality herausgestellt, die in zahlreichen Forschungsprojekten auch aus Sicht der Mensch-Technik-Interakation untersucht wird.

Zentrum für Technomathematik

Das Zentrum für Technomathematik an der Universität Bremen arbeitet in Modellierung und Lösung komplexer Probleme in Natur- und Ingenieurswissenschaften. Zum Einsatz kommen moderne Methoden der angewandten Mathematik. Wir übernehmen den ganzen Prozess der Problemlösung von Modellierung, mathematischer Analyse bis zur Entwicklung von Software und Simulationen. Speziell wird an folgenden KI-relevanten Themen geforscht: Deep Learning: algorithmische Grundlagenforschung zu Neuronalen Netzen, Anwendungen in der Bioinformatik, bildgebenden Verfahren, Bildverarbeitung, industriellen Anwendungen, Mathematische Datenanalyse und Datenbasierte Modellierung.

Institut für kognitive Neuroinformatik

Unsere Forschung umfasst die Entwicklung von Theorien zum maschinellen Lernen (zum Beispiel Deep Learning) der Repräsentation und Verarbeitung von unsicherem Wissen wie zum Beispiel der Dempster-Shafer Theorie. Weitere Forschungsschwerpunkte sind die Entwicklung von adaptiven und parallelen Inferenzprozessen, die auf dem Prinzip des Informationsgewinnes basieren. Darüber hinaus modellieren wir die Fusion von multisensorischen Informationen, die Numerosity, Natural Scene Statistics, SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) sowie Aufmerksamkeitsprozesse. Die resultierenden formalen Ansätze werden in biologisch inspirierten Systemen evaluiert und auf unterschiedliche Anwendungsbereiche übertragen.

Des Weiteren ist für uns die Entwicklung von biologisch inspirierten Systeme in Kontext des demografischen Wandels unserer Gesellschaft ein Anliegen. Hierzu entwickeln wir Systeme zur Unterstützung und Aufrechterhaltung der Autonomie älterer Menschen (zum Beispiel Navigationsassistenz, Sturzerkennung, Stresserkennung). Ein weiterer Anwendungsbereich sind Systeme zum aktiven Monitoring von Agrikulturen (zum Beispiel Monitoring von Bienenvölkern, und Energie- Monitoring und –Prognose in der Landwirtschaft). Die biologisch inspirierten Systemarchitekturen stellen sich aber auch in dem Bereich der Langzeitautonomie von Weltraummissionen als geeignete neue Forschungsansätze dar.

Methodenzentrum

Seit seiner Gründung im Jahr 2007 realisiert das Methodenzentrum für die Universität Bremen die Methoden-, Statistik- und Programmierausbildung am Fachbereich Sozialwissenschaften. In der empirischen Forschung verfügt das Methodenzentrum über langjährige Erfahrung in der Durchführung verschiedener Arten von Sozialforschungsstudien und experimenteller Forschung im Kontext wissenschaftlicher Surveys, darunter aktuell einem Delphi – Survey zur gesellschaftlichen Akzeptanz und Ethik künstlicher Intelligenz. Neben der Grundlagenforschung realisiert das Methodenzentrum Drittmittel- und Auftragsforschung. Im Bereich Data Science liegt der Arbeitsschwerpunkt im Data Mining, Text Mining, im vergleichenden Einsatz statistischer Lernalgorithmen, prädiktiver Modelle und Techniken der Ergebnisvalidierung sowie in der Computer Vision in der Objekt-, Gesichts- und Emotionserkennung.

Studiengang Informatik

Informatik ist überall und prägt unseren Alltag ganz entscheidend. Die Digitalisierung hat alle unsere Lebensbereiche nachhaltig verändert. Die Forschungsfelder der Informatik an der Universität Bremen bündeln sich in die vier Schwerpunkte Künstliche Intelligenz, Kognition und RobotikMedical Computing, Digitale Medien und Interaktion sowie Sicherheit und Qualität. Unter den Forschungsschwerpunkten finden sich zahlreiche AGs.

Data Science Center

Das Data Science Center (DSC) ist ein interdisziplinäres Institut, das die Data-Science-Kompetenzen der Universität Bremen bündelt, koordiniert und weiterentwickelt. Das Ziel des DSC ist es, die breite Anwendung von zukunftsweisenden Data-Science-Verfahren insbesondere der künstlichen Intelligenz in allen Disziplinen voranzutreiben und die fachübergreifende Zusammenarbeit zu stärken. Dabei bringt das DSC Wissenschaftler*innen aus allen Fachgebieten zusammen, um die Entwicklung von innovativen Forschungsfragen an der Schnittstelle von Theorie, Methodik und Anwendung zu ermöglichen.

Darüber hinaus bietet das DSC Forschenden der Universität Bremen verschiedene Dienste wie finanzielle Unterstützung durch den DSC Seed Grant, IT-Ressourcen zur Durchführung rechenintensiver Datenanalysen sowie methodische Unterstützung bei der Implementierung von Data Science Verfahren (z.B. maschinellem Lernen). Außerdem unterstützt das DSC den Ausbau der (Weiter-)Bildungsangebote der Universität Bremen und stärkt so die Kompetenzen im Bereich Data Science.

Diginomics Research Group am Fachbereich Wirtschaftswissenschaft

Die Diginomics Research Group ist eine lehrstuhlübergreifende Initiative am Fachbereich Wirtschaftswissenschaft der Universität Bremen, die Forschungsfragen zur Digitalisierung von Arbeits-, Kapital- und Produktmärkten untersucht. Dafür wurden sieben Schwerpunkte und zwölf Einzelprojekte definiert, in denen Doktorandinnen und Doktoranden gemeinsam mit erfahrenen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern wirtschaftliche, moralische und psychologische Forschungsfragen mit Schwerpunkt auf die neuen digitalen Märkte untersuchen.

Im Schwerpunkt Künstliche Intelligenz im Rechnungswesen und der Finanzwirtschaft untersuchen Prof. Dr. Thomas Loy und PD Dr. Christian Fieberg die Eignung von Verfahren des maschinellen Lernens an der Schnittstelle von Rechnungswesen und Finanzwirtschaft. Der Fokus liegt hierbei auf Arbeiten mit großen Datensätzen, der Anwendung komplexer Methoden und der praktischen Nutzbarmachung der Forschungsergebnisse. Das von Prof. Dr. Jutta Günther und Prof. Björn Jindra geleitete Einzelprojekt Wettbewerb um die technologische Führung im Bereich der künstlichen Intelligenz untersucht globale Trends, regionale Spezialisierungen und Netzwerkstrukturen in der Implementierung künstlicher Intelligenz.

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