Seminar Informatik und ihre Anwendungen

Der Vortrag beleuchtet die Beiträge psychologischer Konzepte und Theorien zur prosozialen Gestaltung des äußeren Designs und Verhaltensdesigns interaktiver Roboter in ausgewählten Anwendungsbereichen aus den Kontexten Industrie 4.0, Servicerobotik und autonomes Fahren. Hierfür werden zunächst die grundlegenden psychologischen Konzepte im Rahmen des User-Centered-Designs vorgestellt, sowie deren Implementierung in konkreten Projekten der Mensch-Roboter-Interaktion. Die Übertragbarkeit und Nützlichkeit von Prinzipien aus der Mensch-Mensch- in die Mensch- Roboter-Interaktion werden dabei kritisch reflektiert und im Rahmen von UX-Studien in den Zusammenhang mit nutzerzentrierten und ethischen Designanforderungen gestellt. Mit der Aufdeckung und Berücksichtigung von Nutzerbedürfnissen und Interaktionsdynamiken, ermöglicht prosoziales und psychologisch hergeleitetes Roboterdesign z.B. die Balance zwischen subjektiver Performanz und kognitiver Arbeitsbelastung für menschliche Kollaborateure, Regulation des Stresslevels und Management von Erwartungshaltungen an Roboter sowie sozio-kulturelle Indikationen bei der Einführung von kollaborativen Robotern. 

Short Bio der Referentin:

• Seit 2024: Hochschule Ansbach – Forschungsprofessur Psychologie interaktiver Robotik & Systeme, Professorin für Wirtschaftspsychologie (Mensch-Maschine-Interaktion)
• 2019–2024: Hochschule Coburg – Professorin für Wirtschaftspsychologie (technische Innovation); 2022–2024 zusätzlich Lehrtätigkeit an der FOM Hochschule, München
• 2018–2019: TUM – Postdoc & Habilitandin (ICS)
• 2015–2019: Hochschule Coburg – Postdoc & Lehrbeauftragte
• 2014–2017: Hochschule Coburg (TAO) – Koordinatorin
• 2009–2014: TUM – wissenschaftliche Mitarbeiterin, Postdoc; Promotion 2013 (Dr.-Ing., summa cum laude)
• 2005–2009: Facit Research GmbH & Co.KG – Freie Mitarbeiterin
• 2004–2009: LMU – Magisterstudium in Sprechwissenschaft, Psycholinguistik, Psychologie & Sonderpädagogik (Magister Artium: 1,78)
   

Die Interaktion zwischen Mensch und Technik verändert sich grundlegend: Statt starrer Automatisierung rückt die flexible Zusammenarbeit in den Fokus. Damit Roboter den Menschen gezielt unterstützen und Effizienz steigern können, müssen sie dessen Handlungen verstehen. Ein Beispiel dafür ist die Mensch-Roboter-Kollaboration in der Montage, die großes Potential bietet, um Prozesse effizienter und flexibler zu gestalten und gleichzeitig Mitarbeitende zu entlasten. Doch wie lassen sich Aufgaben optimal zwischen Mensch und Roboter verteilen, damit beide ihre Stärken bestmöglich einbringen?

Der Vortrag stellt eine entwickelte Methode zur dynamischen Aufgabenverteilung vor, die Tätigkeiten flexibel während der Montage zuweist. Sie berücksichtigt sowohl Prozessanforderungen als auch individuelle Fähigkeiten und steigert so die Effizienz kollaborativer Montageprozesse.

Über dieses Anwendungsbeispiel hinaus gibt der Vortrag Einblicke in aktuelle Forschungsaktivitäten des Bremer Instituts für Produktion und Logistik (BIBA). Vorgestellt werden innovative Ansätze zur Mensch-Technik- und Mensch-Roboter-Interaktion in Produktions- und Logistikprozessen – darunter kollaborative Robotersysteme, autonome mobile Roboter, semi-autonome Containerentladesysteme, intelligente Assistenzsysteme und intuitive No-Code-Programmierung. Diese Entwicklungen zeigen, wie Roboter lernen, in zukunftsweisenden Arbeitsplätzen nahtlos mit Menschen zusammenzuarbeiten.

Über den Referenten:

Dr.-Ing. Christoph Petzoldt leitet seit 2020 die Abteilung Robotik und Automatisierung am Bremer Institut für Produktion und Logistik (BIBA). Er studierte bis 2017 Systems Engineering an der Universität Bremen und promovierte dort 2025 im Bereich der Mensch-Roboter-Kollaboration in der Montage. Bis 2019 war er an der Universität Bremen im Bereich maschinelles Lernen tätig und forschte am Lernen robotischer Fähigkeiten durch menschliche Demonstration. Seitdem arbeitet Dr. Petzoldt am BIBA und leitet F&E-Projekte zur Automatisierung und Mensch-Technik-Interaktion in Produktion und Logistik. Seine Forschungsschwerpunkte umfassen intelligente Robotersysteme, Assistenzsysteme, autonome Transportsysteme und Exoskelette. Seit 2024 ist er zudem Dozent für Technische Logistik an der Universität Bremen.

Der Vortrag gibt einen praxisorientierten Einblick in den Aufbau und die Funktionsweise von Deep Learning Frameworks.

Dabei wird Schritt für Schritt gezeigt, wie man die Grundbausteine wie einen Computational Graph, automatische Differenzierung und neuronale Netzwerke selbst implementiert.

Ziel ist es, das Verständnis für die interne Arbeitsweise von Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch zu vertiefen und den Teilnehmern das Rüstzeug zu geben, eigene Experimente und Anpassungen auf niedriger Ebene durchzuführen.

Grundkenntnisse in Python und Machine Learning werden vorausgesetzt.

Referent - Short Bio

Prof. Dr. Markus Schneider schloss 2009 seinen Master of Science in Informatik an der Hochschule Ravensburg-Weingarten (RWU) ab. Im Anschluss vertiefte er sein Wissen im Bereich Maschinelles Lernen durch einen Master by Research an der Universität von Sydney, den er 2012 abschloss.

Seine akademische Laufbahn setzte er mit einer Promotion im Bereich Maschinelles Lernen an der Universität Ulm fort, die er unter der Betreuung von Prof. Günther Palm im Jahr 2016 erfolgreich beendete.

Parallel zu seinen Studien arbeitete Markus Schneider als Softwareentwickler bei Bosch Software Innovations (2012–2013) und sammelte anschließend wertvolle Erfahrung als Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Hochschule Ravensburg-Weingarten (2013–2018).

Danach war er als Algorithmenentwickler bei der ifm syntron GmbH tätig, bevor er 2019 eine Professur für Informatik und Künstliche Intelligenz an der RWU übernahm. Seit 2021 leitet er das Institut für Künstliche Intelligenz an der RWU, und im Jahr 2022 gründete er des Steinbeis Transferzentrums für Künstliche Intelligenz und Robotik.

Wir alle bestellen regelmäßig Waren online. Oft sind wir bei der Lieferung nicht zu Hause, sodass die Abgabe beim Nachbarn oder im Paketshop erfolgt. Bei manchen Lieferungen ist dies jedoch  nicht möglich, beispielsweise bei besonders großen Lieferungen wie einer Waschmaschine oder frischen Lebensmitteln.

In diesem Vortrag betrachten wir das Beispiel von Online-Supermärkten, die sicherstellen müssen, dass bestellte Lebensmittel direkt dem Kunden übergeben werden. Damit der Kunde bei der Lieferung anwesend ist, aber nicht den ganzen Tag zu Hause warten muss, werden ihm bei der Bestellung verschiedene Zeitfensteroptionen angeboten, aus denen er wählen kann. Oft sind diese Zeitfenster nur wenige Stunden lang.

In den letzten Jahren hat sich gezeigt, dass es sehr schwierig ist, als Online-Supermarkt profitabel zu  sein – viele Anbieter haben sich aufgrund mangelnder Rentabilität wieder aus dem Markt zurückgezogen.

Dies liegt an den extrem geringen Margen für Lebensmittel und den gleichzeitig sehr hohen operativen Kosten. Wir werden untersuchen, wie der Anbieter optimal entscheidet, welche Zeitfenster er welchem Kunden anbietet, um sowohl die Kundenzufriedenheit zu gewährleisten als auch die nachgelagerte Planung von Kommissionierung und Auslieferung kosteneffizient zu gestalten. Dabei betrachten wir, wie sich verschiedene Zeitfensterangebote auf die Effizienz der späteren Routenplanung auswirken, wie unterschiedliche Produkte in den Warenkörben der Kunden die Kosten bei der Kommissionierung beeinflussen und wie historische Daten dem Anbieter bei der Planung helfen können, um die Profitabilität zu erhöhen.

Referentin - Short Bio

• Juniorprofessorin für Business Analytics an der Europa-Universität Viadrina.
• Promotion Freie Universität Berlin
• Wirtschaftliche Tätigkeiten als Data Scientistin und in der Beratung
• Forschungsschwerpunkte: Entscheidungen in der Logistik und der Medizin.

Informatik, Software und digitale Produkte ermöglichen in der technischen Welt völlig neue Möglichkeiten. Sowohl in der Entwicklung, in der digitale Entwicklungsprodukte völlig neue Methoden in der Gestaltung der Funktion und in ihrer Verifikation sowie Validierung bieten. Als auch in der Automatisierung technischer System, wie zum Beispiel Robotik, unbemannte und automatisierte Fahrzeuge und Fluggeräte.

Bezüglich der Methodik reicht der Einsatz der Informatik vom Einsatz in traditionellen Disziplinen wie der Regelungstechnik, bis hin zu modernsten Methoden der künstlichen Intelligenz. Durch diese Bandbreite der Einsatzmöglichkeiten werden Analysen und Entwicklungen ermöglicht, die bisher nicht umsetzbar waren.

Im Rahmen dieser Veranstaltung wird ein weiter Blick aus der Praxis auf dieses Spektrum gezeigt und diskutiert.

Über den Referenten:

• geboren 1981 Baden-Württemberg
• bereits während der letzten drei Jahre im Gymnasium Nebentätigkeit in einem Ingenieurbüro für Haustechnik
• Studium Luft- und Raumfahrttechnik
• Spezialisierung Antriebe und Regelungstechnik, automatisierter Flug
• Promotion im Bereich Algorithmen für unbemannte Fluggeräte
• anschließend stellvertretender Institutsleiter an der Uni Stuttgart in diesem Bereich
• verschiedene Vorlesungen für Bachelor und Master
• anschließend in die Automobilindustrie, angelockt von Headhunter, Beamtenstatus aufgegeben
• Senior Vice President für digitale Entwicklungsmethoden für moderne Antriebe IAV GmbH

Computer Vision beschäftigt sich ursächlich damit, dem Rechner das Sehen beizubringen. Moderne Anwendungen in der Computer Vision gehen jedoch weit über dieses Ziel hinaus und lassen die Grenzen zu verwandten Forschungsgebieten wie Künstlicher Intelligenz oder Computergraphik verschwimmen.

In diesem Vortrag gehen wir insbesondere auf den menschlichen Aspekt der Computer Vision ein und wie Algorithmen nicht nur von Menschen, sondern vor allem für Menschen entwickelt werden.

Dies wird durch mehreren Fallstudien aus Prof. Eisemanns Forschung dargestellt.

Über den Referenten:

Martin Eisemann ist seit 2020 Professor für Computer Vision am Institut für Computergraphik (ICG) der Technischen Universität Braunschweig. Von 2015 bis 2020 war er Professor für Computergraphik an der TH Köln und leitete dort das Advanced Media Institute.

Er war Gastforscher an diversen Universitäten und Forschungseinrichtungen, unter anderem am Max-Planck Institut für Informatik in Saarbrücken, am Expertise Center for Digital Media (EDM) in Hasselt, Belgien und an der TU Delft in den Niederlanden. Er studierte Computervisualistik an der Universität Koblenz-Landau und erhielt dort 2006 sein Diplom in Informatik und seinen Doktortitel 2011 von der Technischen Universität Braunschweig.

Sein Forschungsspektrum reicht von klassischen Renderingtechniken und Datenstrukturen in der Computer Vision und Computergraphik, über Ray Tracing und Monte-Carlo Simulationen, (Informations-)Visualisierungen und Visual Analytics, Virtual und Augmented Reality, sowie Interaktionstechniken und -metaphern für Visual Analytics, Computer Vision und Computergraphik, sowie VR und AR.

From everyday life to highly specialized expert work, large amounts of complex data are produced and collected. Together with advances in data analysis and machine learning, this availability of data opens countless opportunities to learn, improve and innovate many processes and tasks. Visualization and Visual Analytics research provide valuable techniques to include the domain stakeholders in the interactive data analysis process, allowing to interpret, control, enhance and reuse the results of machine learning applied to large data sets. We present techniques developed in our research for analysis of industrial production and testing data, based on time-series measurements from testbed installations. Our techniques integrate data analysis and visualization and allow users to explore the data and patterns at adaptive levels of detail. Besides typical desktop-based visualization environments, we also consider immersive display environments which can fit well to specific industrial training and monitor applications. We also discuss promising research directions in Visualization and Visual Analytics in these areas and beyond.

Über den Referenten:

Tobias Schreck is a professor and head of the Institute of Computer Graphics and Knowledge Visualization at Graz University of Technology, Austria. His research interests include visual analytics, information visualization, and applied 3D object retrieval. He received his Ph.D. degree in computer science from the University of Konstanz, Germany in 2006. He previously was an Assistant Professor with University of Konstanz, Germany, and a Postdoc fellow and group head with Technical University of Darmstadt, Germany. He served as Associate Editor for IEEE TVCG, and as Papers Co-Chair for EG EuroVis (2023,2022) and IEEE VAST (2018,2017) and other roles. He has led research projects supported by the DFG, FWF, FFG, EC and others. He is currently the coordinator of the FWF research group on Human-Centered Interactive Adaptive Visual Approaches in High-Quality Health Information, and a PI in the FFG lead project PRESENT: PREdictions for Science, Engineering aNd Technology. In the EU Horizon project HEREDITARY, he works on visual analysis of distributed and heterogeneous biomedical research data.

Über den Referenten:

Prof. Dr. Andreas Birk ist Professor of Electrical Engineering & Computer Science an der School of Computer Science & Engineering der Constructor University in Bremen.

Die agile Softwareentwicklung versprach vor etwas mehr als einem Jahrzehnt die Softwareentwicklung zu revolutionieren. Keine Lasten- und Pflichtenhefte mehr... Kein Streit mehr über das fertige Softwareprodukt, das vom Kunden aber ganz anders gewünscht war… Das agile Manifest verspricht eine Vision des Produktes an dem Product Owner (Kunde) und Softwareentwickler gemeinsam arbeiten und Schritt für Schritt einen sichtbaren Nutzen generieren!

Warum Vorgehensmodelle wie SCRUM dennoch nicht zwingend zu einer harmonischen Kunde-Entwickler-Beziehung führen, berichten wir in unserem Vortrag. Mit zusammen über 40 Jahren Projekterfahrung in der IT-Dienstleistung zeigen wir typische Fallstricke auf, deren Vermeidung uns alle der idealen Welt etwas näher bringt.

Über die Referenten:

Short Bio Hendrik Holle:
Hendrik Holle hat über 30 Jahre Erfahrung in professioneller IT. Nach einer Ausbildung im öffentlichen Dienst und einem Studium der Informatik an der TU Braunschweig hat er über ein paar Stationen in diversen Unternehmungen und Startups seine Heimat bei der eck*cellent IT GmbH gefunden. Als Prokurist und Projektmanager kümmert er sich dort vorwiegend um Kunden- sowie Forschungsprojekte und interne Vorhaben, wie z.B. die DevOps Landschaft bei eck*cellent IT. Holle entwickelt leidenschaftlich gern Software, Architekturen, Teams, Prozesse und Unternehmensstrukturen. In seiner Freizeit konstruiert und betreibt er seine private Raumstation. Leider nur virtuell.

Short Bio Rebecca Labes:
„Rebecca Labes begeistert sich seit ihrer Schulzeit für Computer und das Programmieren. Nach ihrer Ausbildung zur IT-System-Kauffrau bei der eck*cellent IT GmbH hat sie online berufsbegleitend den Bachelor in Medieninformatik an der Ostfalia Hochschule studiert. Sie hat 2010 im Master an der Berliner Beuth-Hochschule für Technik abgeschlossen. Inzwischen hat sie mehr als 20 Jahre Berufserfahrung in der IT-Branche und übte nebenberuflich verschiedene ehrenamtliche Tätigkeiten u.a. als Prüferin an der IHK, Dozentin an der Ostfalia Hochschule und Beirat im AGV Braunschweig aus. Ihre Freizeit verbringt sie mit ihren zwei Töchtern, ihrem Mann und ihrem Hund. Labes ist seit 2018 Geschäftsführerin der eck*cellent IT GmbH, wo sie vertriebliche und fachliche Themen gestaltet. Außerdem baut sie im Team mit ihrem Co-Geschäftsführer die familienfreundliche Unternehmenskultur weiter aus.“