Menschen bewältigen alltägliche Aufgaben mit Leichtigkeit. Sie manipulieren Objekte in ihrer Umwelt und können mit unvollständigen Informationen (z.B. Instruktionen) umgehen. Der Sonderforschungsbereich EASE untersucht, wie Roboter befähigt werden können, alltägliche Aufgaben im Haushalt mit ähnlicher Leichtigkeit zu meistern. Das Unterprojekt H3 untersucht, wie Menschen Aktivitäten durchführen. Basierend auf aufgezeichneten Daten von Menschen bei alltäglichen Tätigkeiten wie z.B. Tisch decken, werden Modelle entwickelt, welche das inherente Wissen über die Durchführung solcher Aktivitäten repräsentieren, um dieses Wissen für den Roboter verfügbar zu machen.
Der Frauenanteil in Informatikstudiengängen und -berufen ist mit rund 20 Prozent in Deutschland nach wie vor sehr niedrig. Dies zu ändern und den Anteil von Frauen in der Informatik nachhaltig zu erhöhen, hat sich das jetzt gestartete Verbundprojekt SMILE auf die Fahne geschrieben: Anhand des hochaktuellen Themas der intelligenten Umgebungen sowie eines darauf abgestimmten didaktischen Konzepts soll der Zugang zu Informatikthemen für junge Frauen und Mädchen geschaffen und kontinuierlich gefördert werden. Als Lern- und Experimentierumgebungen in dem überregionalen Projekt dienen dabei u.a die Labore der Arbeitsgruppe für Kognitive Neuroinformatik im Fachbereich 3 an der Universität Bremen.
The goal of this project is the simulation of an autonomous deep-space mission for asteroid mining. The retrieval of valuable resources available on asteroids is essential for future space missions.
The goal of the mission "Enceladus Explorer" is the autonomous navigation of a subsurface melting probe through deep ice to search for extraterrestrial life on Saturn's moon Enceladus.
The goal of the mission "Enceladus Explorer" is the autonomous navigation of a subsurface melting probe through deep ice to search for extraterrestrial life on Saturn's moon Enceladus. As a first step, the probe will collect a clean in-situ sample of an isolated subglacial sea in Antarctica. Autonomous navigation through such unknown and GPS-denied environments is a challenging task, especially for current technical systems. In contrast, biological systems are very well adapted to handling uncertain, incomplete and unexpected information. Therefore our aim is to use bio-inspired multi-sensor fusion approaches as well as cognitively motivated strategies for an autonomous navigation solution. The project is a collabration with other universities and is funded by the German Aerospace Center (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt; DLR).
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