Forschungs- und Kompetenzfelder
Die Forschung des RCAI orientiert sich an den spezifischen Anforderungen wissenschaftlicher und praxisbezogener Fragestellungen. Projektbezogen bündeln interdisziplinäre Teams aus verschiedenen Technologiefeldern und Anwendungsdomänen ihre Expertise, um innovative, wissenschaftlich fundierte Lösungen zu entwickeln.
Next Generation Computing
Aktuelle Rechentechnologien stoßen angesichts steigender Energiebedarfe und zunehmend komplexer Problemstellungen an ihre Grenzen. Das RCAI erforscht neue Rechenparadigmen wie Quantencomputing und photonisches Rechnen sowie deren Integration mit klassischen Technologien. Für domänenspezifische Anwendungen wird Physics-Informed AI eingesetzt, um physikalische und mathematische Modelle mit neuronalen Netzen zu kombinieren und komplexe Berechnungen zu beschleunigen. Edge AI ermöglicht eine effiziente Datenauswertung und die Miniaturisierung bestehender Modelle.
Trustworthy AI
Die sichere und verlässliche Nutzung von KI erfordert nachvollziehbare Entscheidungen und belastbare Modelle. Das RCAI erforscht Erklärbarkeit und Kausalität für Anwendungen in Medizin, Verkehr, Produktion und im Risikomanagement komplexer Software-Supply-Chains. Mathematische Garantien schaffen verlässliche Aussagen über komplexe neuronale Netze, etwa bei unbalancierten Daten. Cybersicherheit durch und für KI bildet einen weiteren Forschungsschwerpunkt.
Intelligent Systems
Komplexe industrielle Prozesse erfordern leistungsfähige Methoden zur Planung und Optimierung. Das RCAI erforscht klassische und quantenbasierte Optimierungsverfahren für industrielle Anwendungen sowie neue Ansätze für die Planung und Optimierung von Infrastruktur und Gebäuden. Kollaborative Robotik ermöglicht die flexible Zusammenarbeit von Mensch und Maschine. KI für Spiele dient als weiteres Forschungsfeld für neue Methoden des Lernens und der Entscheidungsfindung.
Modeling & Simulation
Die Modellierung komplexer Systeme ermöglicht es, deren Verhalten abzubilden, Entwicklungen vorherzusagen und mögliche Szenarien zu untersuchen. Das RCAI erforscht digitale Modelle und Zwillinge für Anwendungen in Medizin und Produktion sowie Methoden zur Prädiktion und Verhaltensanalyse, z.B. im Energiesektor oder politischen Dynamiken.
Sensing
Die Erfassung und Verarbeitung von Sensordaten bildet die Grundlage für die Analyse und Überwachung komplexer Systeme. Das RCAI erforscht neue Methoden für akustische Lokalisation, Biosignalverarbeitung und Monitoring sowie zur vorausschauenden Wartung. Edge AI ermöglicht eine effiziente Verarbeitung und Analyse direkt am Ort der Datenerfassung.
Computer Vision
Die Analyse, Rekonstruktion und Interpretation visueller Daten in komplexen Anwendungsdomänen wie Medizin, Verkehrstechnik, Agrartechnik und intelligenter Produktion erfordern robuste Methoden. Das RCAI erforscht neue mathematische und algorithmische Ansätze für Bildklassifikation, Bildsegmentierung, Bildrekonstruktion und Objektdetektion.
Language & Audio Processing
Die Verarbeitung und Interpretation von Sprache und Audio ermöglicht natürliche Interaktionen zwischen Mensch und Maschine. Das RCAI erforscht multimodale Dialogsysteme und Large Language Models sowie Methoden zur Audioverarbeitung. Die entwickelten Methoden lassen sich flexibel auf unterschiedliche Branchen und Anwendungsfelder übertragen, wobei KI für Verwaltung und Datenmanagement einen Schwerpunkt bildet.
Generative AI
Das RCAI erforscht Methoden zur Erweiterung und Generierung von Daten und Strukturen, etwa durch Data Augmentation und die Erzeugung neuer Bauteilgeometrien. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Erkennung KI-generierter Inhalte.
Business Intelligence
Die Integration von KI in die unternehmerische Praxis ist von zentraler Bedeutung. Der Wissenstransfer bildet deshalb einen zentralen Schwerpunkt des RCAI, insbesondere in der Zusammenarbeit mit kleinen und mittelständischen Unternehmen sowie über die Gründungsförderung des Startup-Centers der OTH Regensburg. Forschungsbereiche umfassen neben der Prozessoptimierung auch IT-Management sowie Personal- und Rechnungswesen.
Human-Centered AI
Der Einsatz von KI erfordert einen verantwortungsvollen Umgang mit technologischen, gesellschaftlichen und ethischen Fragestellungen. Das RCAI begleitet technologische Entwicklungen durch empirische Sozialforschung, Technikfolgenabschätzung und angewandte Ethik.
