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Foto: Markus Scholz | Leopoldina
Wahljahr: | 2021 |
Sektion: | Technikwissenschaften |
Stadt: | München |
Land: | Deutschland |
Forschungsschwerpunkte: Robotik, embodied AI (verkörperte künstliche Intelligenz), kollektive Intelligenz, Mensch-Roboter-Interaktion, motorische Intelligenz
Sami Haddadin ist Elektrotechniker und Informatiker und forscht auf den Gebieten der Robotik, künstlichen Intelligenz und motorischen Intelligenz des Menschen. Ein starker übergreifender Fokus seiner Arbeit liegt – neben der Entwicklung unterschiedlichster intelligenter Maschinen – auf der Schnittstelle zwischen der Entwicklung intelligenter Maschinen und den Grundprinzipien des menschlichen Körpers und seiner Funktionsweise. Ihr Verständnis ist der Schlüssel für die Entwicklung autonom interagierender Maschinen, die den Menschen in Zukunft in Schlüsselbereichen wie Arbeit, Gesundheit, Mobilität, Umwelt oder Weltraum unterstützen werden.
Übergreifendes Ziel der Forschungsgruppe um Sami Haddadin ist es, neben der Erforschung der Grundlagen von Robotik und Künstlichen Intelligenz, durch intelligente Programmier-, Lern- und Interaktionssysteme, die Mensch und Maschine interaktiv vernetzen, erstmals auch Laien modernste Robotertechnik zugänglich zu machen. So kann die kommerzielle Einführung einen Wandel in der Art und Weise darstellen, wie intelligente Maschinen die Bedürfnisse der Menschen flächendeckender auch außerhalb der industriellen Nutzung erfüllen. Beispiele hierfür finden sich im Gesundheitswesen bei der Unterstützung kranker, alter oder behinderter Menschen. Das von Haddadin und weiteren Forschenden entwickelte Konzept für kostengünstige, flexible und intuitiv bedienbare Roboter macht diese zu Helfern des Menschen.
Aus der Sicht von Haddadin müssen noch einige große Herausforderungen gemeistert werden, bevor Robotik und künstliche Intelligenz zu maschineller Intelligenz vereint werden können: So müssen zum einen die technologischen Grenzen des senso-motorischen und ganzheitlichen Systementwurfs deutlich erweitert werden, um der einzigartigen Leistungsfähigkeit und verkörperten Intelligenz des menschlichen Körpers näher zu kommen. Zum anderen müssen die beiden bisher getrennten Paradigmen der modellbasierten Steuerung und Regelung und der datengesteuerten maschinellen Lernalgorithmen so vereint werden, dass die nächste Generation von KI-Algorithmen die Lücke zwischen physischer und virtueller Welt nahtlos schließt.
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