KI-Forschung
● für die Lösungen der Zukunft
Wir wenden transformative KI-Forschung auf reale Herausforderungen an und kooperieren dabei eng mit Partnern aus Wissenschaft, Wirtschaft und Industrie.
Unsere Forschungspartner:
Unsere Mission
KI-Forschung für die Herausforderungen von heute und morgen
Für uns bedeutet angewandte Forschung und technologische Exzellenz, dass unsere Partner und Kunden Lösungen für ihre Probleme erhalten, die sowohl innovativ als auch praktikabel sind. In unseren Forschungsprojekten beschäftigen wir uns mit den modernsten Methoden des maschinellen Lernens. Wir sind dabei bestrebt, allgemeine Lösungen zu entwickeln, die in einem breiten Spektrum von Anwendungsbereichen eingesetzt werden können.
Unser Hauptaugenmerk liegt auf den deutschen Kernindustrien, wie Fertigungstechnologien und Maschinenbau, deren Potenzial für den Einsatz von KI bei weitem noch nicht ausgeschöpft ist. Wir forschen daran, dass die Wissens- und Datenbestände in diesen Bereichen schon bald auf die gleiche intuitive Weise genutzt werden können, wie es heute bei Text- und Bilddaten möglich ist.
Unser Hauptaugenmerk liegt auf den deutschen Kernindustrien, wie Fertigungstechnologien und Maschinenbau, deren Potenzial für den Einsatz von KI bei weitem noch nicht ausgeschöpft ist. Wir forschen daran, dass die Wissens- und Datenbestände in diesen Bereichen schon bald auf die gleiche intuitive Weise genutzt werden können, wie es heute bei Text- und Bilddaten möglich ist.
Im Gegensatz zu rein akademischen Einrichtungen und industrieller Forschung & Entwicklung streben wir eine ausgewogene Verbindung zwischen diesen beiden Welten an, indem wir uns die Freiheit nehmen, tief in relevante Forschungsprobleme einzutauchen, aber gleichzeitig Teil eines hochprofessionellen und kooperativen technischen Umfelds sind.
Um einen Mehrwert für die wissenschaftliche Gemeinschaft zu schaffen und die KI-Forschung insgesamt voranzutreiben, verwenden wir unsere Ergebnisse nicht nur für exzellente Lösungen im Kundengeschäft, sondern publizieren und präsentieren diese auch in führenden Fachzeitschriften und Konferenzen.
Um einen Mehrwert für die wissenschaftliche Gemeinschaft zu schaffen und die KI-Forschung insgesamt voranzutreiben, verwenden wir unsere Ergebnisse nicht nur für exzellente Lösungen im Kundengeschäft, sondern publizieren und präsentieren diese auch in führenden Fachzeitschriften und Konferenzen.
Wir bei Merantix Momentum initiieren und beteiligen uns an einer Vielzahl von gemeinsamen Partnerschaften und wissenschaftlichen Kollaborationen über verschiedene Sektoren und Förderprogramme hinweg.
Wir verfügen über eine große Erfahrung in der Konzeption und Verwaltung von Forschungsprojekten mit besonderem Schwerpunkt auf Verbundforschungsprojekten. Falls Sie Interesse an einer Zusammenarbeit haben, treten Sie gerne über unser Kontaktformular an uns heran!
Wir verfügen über eine große Erfahrung in der Konzeption und Verwaltung von Forschungsprojekten mit besonderem Schwerpunkt auf Verbundforschungsprojekten. Falls Sie Interesse an einer Zusammenarbeit haben, treten Sie gerne über unser Kontaktformular an uns heran!
Aufgrund der Vielfalt unserer Kundenprojekte versuchen wir ein breites Spektrum der Machine-Learning Forschung abzudecken und bleiben stets auf dem neuesten Stand der Technik. Gleichzeitig gibt es einige Themenbereiche, auf die sich unsere Forschung im besonderem Maße konzentriert:
- Lernen mit tabularen und Zeitreihen-Daten, insbesondere Last- und Nachfrageprognosen
- Interpretierbarkeit, Erklärbarkeit, Ursachenanalysen
- Einbettung von Vorwissen und Domain-Expertise in Lernverfahren
- Prozessoptimierung und simulationsbasierte Inferenz
- Lernen mit tabularen und Zeitreihen-Daten, insbesondere Last- und Nachfrageprognosen
- Interpretierbarkeit, Erklärbarkeit, Ursachenanalysen
- Einbettung von Vorwissen und Domain-Expertise in Lernverfahren
- Prozessoptimierung und simulationsbasierte Inferenz
Publikationen
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Explainability and Interpretability in Electric Load Forecasting Using Machine Learning Techniques (2024)
Lukas Baur, Konstantin Ditschuneit, Maximilian Schambach, Can Kaymakci, Thomas Wollmann, Alexander Sauer
Energy and AI
Progressive Updates of Convolutional Neural Networks for Enhanced Reliability in Small Satellite Applications (2024)
Olga Kondrateva, Stefan Dietzel, Maximilian Schambach, Johannes Otterbach, Björn Scheuermann
Elsevier COMCOM Journal
DeepRod: A human-in-the-loop system for automatic rodent behavior analysis (2024)
Adrian Loy, Miha Garafolj, Heike Schauerte, Hanna Behnke, Cyrille Charnier, Philipp Schwarz, Georg Rast, Thomas Wollmann
ICML 2024
Towards Optimal Sobolev Norm Rates for the Vector-Valued Regularized Least-Squares Algorithm (2024)
Zhu Li, Dimitri Meunier, Mattes Mollenhauer, Arthur Gretton
Journal of Machine Learning Research
Interpretable Reinforcement Learning via Neural Additive Models for Inventory Management (2023)
Julien Siems, Maximilian Schambach, Sebastian Schulze, Johannes S. Otterbach
ICLR 2023 - Full PDF at arxiv.org
Uncovering the Inner Workings of STEGO for Safe Unsupervised Semantic Segmentation (2023)
Alexander Koenig, Maximilian Schambach, Johannes S. Otterbach
CVPR 2023 – Full PDF at arxiv.org
SECREDAS: Safe and (Cyber-)Secure Cooperative and Automated Mobility (2023)
Sebastian Gerres
IFAC 2023 – Full PDF at arxiv.org
Curve your Enthusiasm: Concurvity Regularization in Differentiable GAMs (2023)
Julien Siems, Konstantin Ditschuneit, Winfried Ripken, Alma Lindborg, Maximilian Schambach, Johannes Otterbach, Martin Genzel
NeurIPS 2023
Self-distilled Representation Learning for Time Series (2023)
Felix Pieper, Konstantin Ditschuneit, Martin Genzel, Alexandra Lindt, Johannes Otterbach
NeurIPS 2023
Towards Tabular Foundation Models - Status Quo, Challenges, and Opportunities (2023)
Maximilian Schambach
HAL preprint & SAP-internal publication
Research-Projekte
Cutting-Edge Results: Erfolgreiche Partnerschaften im Bereich des maschinellen Lernen.
Unsere Forschung verschiebt die Grenzen. Wir bringen unsere Spitzenleistungen im Bereich des maschinellen Lernens in öffentlich finanzierte Projekte ein, die alle industriellen Bereiche abdecken. In Partnerschaften mit verschiedenen Interessengruppen erforschen wir innovative Lösungen und entdecken neue Ansätze zur Bewältigung realer Herausforderungen.
Finden Sie heraus, woran wir arbeiten.
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- Fokus auf Forschung mit tabellarischen und Zeitreihendaten
- Lösungen für industrielle Herausforderungen von heute und morgen
- Integration von Machine Learning in etablierte und neue Systeme
- Langjähriger, verlässlicher Partner in öffentlicher und privater Konsortialforschung
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