Kooperationen

MMM Mitglieder arbeiten sowohl auf Basis einzelner Arbeitsgruppen als auch im Rahmen größerer gemeinsamer Projekte und Initiativen eng miteinander zusammen. 

Kooperierende inner- und außeruniversitäre Institute:

 

Gemeinsame Forschungsprojekte / Forschungsverbünde / Graduiertenkollegs:

MMM Seed Grants
Ausschreibung: MMM PI-Seed-Grants

Die MMM Seed Grant Initiative geht in die dritte Ausschreibungsrunde! Mit dieser Runde werden zwei getrennte Förderlinien eingeführt: eine für MMM-PIs und eine für MMM PostDocs. Der aktuelle Aufruf zur Einreichung von MMM PI-Seed-Grant Anträgen zielt darauf ab, wissenschaftliche Kooperationen zwischen etablierten MMM-Mitgliedern (MMM-PIs) zu fördern, die deutlich über die Ziele der beiden vorherigen Runden hinausgehen. Die MMM Seed Grant Förderlinie für MMM-PostDocs wird einen Monat nach der PI-Seed-Grant Ausschreibung gestartet.

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.
 

MMM Seed Grants sind für Teams von mindestens zwei AGs in MMM vorgesehen. Bewerbungen von MMM-Teams verschiedener Disziplinen sind besonders erwünscht, aber nicht erforderlich. Der Betrag des MMM Seed Grant für die vorliegende Ausschreibungsrunde beträgt bis zu 38.000 EUR pro AG und Grant. Die deadline für diese Ausschreibungsrunde ist der 15. Oktober 2021. Entsprechende Einreichungen sind zu senden an: mmm@uni-bremen.de

 Alle weiteren Informationen finden Sie im beigefügten Template.

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)