MMM Seed Grants
Ausschreibung: MMM PI-Seed-Grants

Der MMM PI-Seed-Grant richtet sich an Initiativen, die kollaborative Forschung zu Minds, Media, and Machines im Themenbereich „Living Technologies 2.0“ betreiben wollen. Das übergreifende Ziel von gemeinsamen Anträgen in dieser Förderlinie sollte daher im Zusammenhang mit unseren laufenden Bemühungen stehen, kollaborative MMM-Forschung in den Bereichen künstliche Intelligenz, Robotik, maschinelles Lernen, Data Science, Mensch-Computer-Interaktion, soziale Medien und Mediatisierung voranzutreiben. Gemäß unserem Leitbild sollten die Vorschläge diese Forschungsbereiche im Kontext zentraler Fragen im Zusammenhang mit MMM-Technologien betrachten – wie z. B. den Nutzen und das Wohlergehen der Gesellschaft, unter Berücksichtigung von Aspekten wie Benutzerfreundlichkeit, Datenschutz, Sicherheit, Nachhaltigkeit und Rechtmäßigkeit sowie der Unterstützung von Aspekten des menschlichen Lebens, die von der Erziehung von Kindern bis zur Unterstützung älterer Menschen reichen.
 

Diese Ausschreibung ist derzeit abgeschlossen (Frist: 15. Oktober 2021). Die nächste Runde wird für Anfang 2021 erwartet. Für weitere Informationen kontaktieren Sie uns bitte per E-Mail: mmm@uni-bremen.de

MMM Seed Grants
Ausschreibung: MMM PostDoc-Seed-Grants

Für diese Ausschreibung gibt es zwei Optionen: Wir möchten die Zusammenarbeit von PostDocs aus mindestens zwei MMM-AGs fördern. Wir erkennen jedoch auch das Potenzial kleinerer Einzelprojekte an, die zu einem interessanten Ergebnis führen können, das auf den neuen Ideen eines einzelnen MMM-PostDocs beruht. Daher kann diese neue Förderlinie nun auch genutzt werden, um eine breite Palette von Maßnahmen zu beantragen, die PostDocs bei der Durchführung exzellenter individueller Forschung im MMM unterstützen.

Die Förderung über MMM PostDoc-Seed-Grants ist bis zu den folgenden Beträgen möglich, je nachdem, ob es sich um Einzel- oder Teamanträge handelt:

  • Für individuelle PostDoc-Seed-Grants: bis zu 3500 EUR
  • Für gemeinsame Vorschläge von PostDocs aus mindestens zwei MMM-AGs: bis zu 5000 EUR pro AG und Grant (z.B. 10000 EUR für zwei PostDocs aus zwei verschiedenen AGs)

Diese Ausschreibung ist derzeit abgeschlossen (Frist: 15. November 2021). Die nächste Runde wird für Anfang 2021 erwartet. Für weitere Informationen kontaktieren Sie uns bitte per E-Mail: mmm@uni-bremen.de

Forschungsprojekte
News

Unsere Mitglieder sind an einer Vielzahl spannender Forschungsprojekte im Bereich Minds, Media, Machines beteiligt. Hier stellen wir nur einige der jüngsten Kooperationsprojekte vor. Für weitere Informationen folgen Sie bitte den jeweiligen Links und besuchen Sie unsere Mitgliederseite.

  • MUHAI – Meaning and Understanding in Human-centric AI (https://muhai.org/about-muhai). Eine verantwortungsvolle, auf den Menschen ausgerichtete KI braucht einen Weg, um mit Bedeutung umzugehen. Das MUHAI-Projekt befasst sich mit dieser grundlegenden Frage, indem es computergestützte Modelle für die Konstruktion von Erzählungen entwickelt. Das Erstellen oder Verstehen von Erzählungen erfordert die Integration von Informationen aus der sensorisch-motorischen Verkörperung, Messdaten, Sprache, semantischem Gedächtnis, mentaler Simulation und episodischem Gedächtnis.
    Koordinator
    : Prof. Dr. Rainer Malaka

    Fördergeber: EU Horizon 2020 (No. 951846)

  • IntEL4CoRo – “Integrierte Lernumgebung für kognitive Robotik” (link).

    IntEL4CoRo verfolgt den Ansatz des kompetenzorientierten Unterrichts. Das bedeutet, dass die Studierenden in die Lage versetzt werden, ihr Wissen anzuwenden und selbstständig weiterzuentwickeln. Die Forscher der Universität Bremen unter der Leitung von Professor Michael Beetz und Dr. Yildiray Ogurol wollen dies erreichen, indem sie praktische Elemente in ihre Lernumgebung integrieren. So sollen sich die Studierenden intensiv mit Steuerungssystemen für Roboter und physikalischen Simulationen beschäftigen.
    Koordinator:innen: Prof. Dr. Michael Beetz, Dr. Yildray Ogurol
    Fördergeber: BMBF

  • Research Training Group π³ – Parameter Identification – Analysis, Algorithms, Implementations (https://www.uni-bremen.de/rtg-pi3). Die Mathematik kann selbst die komplexesten Probleme handhabbar machen, indem sie sie auf das Wesentliche reduziert. So entwickelt sie beispielsweise hochdimensionale und nichtlineare Modelle zur Lösung von Problemen der Parameteridentifikation, die in allen Bereichen der Natur-, Lebens- und Ingenieurwissenschaften sowie in industriellen und wirtschaftlichen Anwendungen auftreten. Im Graduiertenkolleg „π³: Parameter Identification – Analysis, Algorithms, Implementations“, konzentrieren sich die Doktorand:innen an der Schnittstelle zwischen angewandter Mathematik und Informatik auf Fragen der Parameteridentifikation, die im Wesentlichen als hochdimensionale Minimierungsprobleme für geeignete Funktionale formuliert werden.
    Sprecher:Prof. Dr. Peter Maaß
    MMM-PIs: Prof. Dr. Christof Büskens, Prof. Dr. Thorsten Dickhaus
    Fördergeber: DFG (Research Training Group)

  • KD²school Decision & Design – Designing Adaptive Systems for Economic Decision-Making (https://kd2school.info/).

    Wirtschaftliche Entscheidungen in der Wirtschaft und im täglichen Leben werden zunehmend durch IT-gestützte Systeme unterstützt. Infolgedessen funktionieren diese Systeme effektiv als „in Code gegossene“ Institutionen und Prozesse, und ihre Gestaltung beeinflusst die Interaktionen und das Verhalten der Entscheidungsträger. Das Zusammenspiel zwischen wirtschaftlicher Entscheidungsfindung und Systemdesign steht im Mittelpunkt der KD²School, da es die Grundlagen für die Umwandlung statischer Systeme in dynamische, adaptive Systeme schafft.
    Sprecher:innen: Prof. Dr. Christof Weinhard (KIT), Prof. Dr. Tanja Schultz
    Fördergeber: DFG (Research Training Group)

  • AI4HRI – Artificial Intelligence for Human-Robot Interaction (link). Sowohl Europa als auch Japan sind mit dem Problem der schrumpfenden und alternden Bevölkerung konfrontiert, und der Einsatz von sozialen Robotern wird als eine Möglichkeit gesehen, die demografischen Probleme zu lindern. Roboter müssen in der Lage sein, mit Menschen zu interagieren, und dies wird im Bereich der Mensch-Roboter-Interaktion (HRI) untersucht. Der Umgang mit Menschen ist jedoch schwierig, und die HRI nutzt die KI-Technologien noch nicht ausreichend. Ziel des AI4HRI-Projekts ist es, verschiedene KI-Methoden zu entwickeln und zu integrieren, die es sozialen Robotern ermöglichen, angemessen mit Menschen umzugehen.
    MMM-PI: Prof. Dr. Michael Beetz
    Fördergeber: DFG (French-Japanese-German Trilateral call on Artificial Intelligence)