isento Forschung
Innovation erleben: Mit Forschung, die begeistert.
Wir forschen heute an Lösungen, die wir alle morgen brauchen.
Isento Forschung
Unsere Themen · Unsere Zukunft
Wir sind davon überzeugt, dass echte Innovation dort entsteht, wo Neugier auf technologische Exzellenz trifft. Deshalb ist Forschung für uns weit mehr als nur ein Blick in die Zukunft – sie ist der aktive Auftrag, diese heute schon mitzugestalten.
Unser Fokus liegt dabei auf den Schlüsseltechnologien unserer Zeit: Künstliche Intelligenz und Robotik. In enger Zusammenarbeit mit führenden Partnern arbeiten wir an herausragenden, zukunftsgerichteten Projekten, die reale Probleme lösen und technologische Grenzen verschieben.
Wir investieren in Wissen, um nachhaltige Werte zu schaffen. Denn für uns ist Forschung nicht nur richtig und wichtig, sie ist das Fundament für die Lösungen, die unsere Gesellschaft und Wirtschaft morgen bewegen werden.
Forschungsprojekt
QuikAI: KI-Entwicklung demokratisieren - Unser Projekt für den bayerischen Mittelstand
Wir machen den Einsatz von Künstlicher Intelligenz für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) einfacher, transparenter und effizienter.
Im Fokus steht die Entwicklung eines interaktiven KI-Werkzeugs, das den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens automatisiert und kontrollierbar macht. Besonders bei komplexen Bild- und Zeitreihendaten räumen wir technische Hürden aus dem Weg.
Was dieses Projekt auszeichnet:
Vertrauen durch Transparenz: Wir kombinieren automatisiertes ML (AutoML) mit erklärbaren Methoden, damit Entscheidungen der KI nachvollziehbar bleiben.
Intelligente Qualitätskontrolle: Durch innovative Überwachung und Kennzeichnung sichern wir die Datenqualität von Anfang an.
Praxisnahe Validierung: Mittels Nutzerstudien und einem funktionalen Demonstrator stellen wir sicher, dass unsere Lösungen im echten Arbeitsalltag funktionieren.
Forschungsprojekt
ChatRoPro: Robotik für alle - Programmieren durch Sprechen
Wir brechen die Barrieren der industriellen Automatisierung auf. In diesem Forschungsprojekt entwickeln wir ein System, das es ermöglicht, komplexe Industrieroboter ohne eine einzige Zeile Code zu steuern – einfach per natürlicher Sprache.
Die Technologie dahinter:
KI-Sprachmodelle: Komplexe Befehle werden direkt in präzise Roboterprogramme übersetzt.
Digitaler Zwilling & Reinforcement Learning: Bevor der Roboter sich bewegt, lernt er in einer virtuellen Umgebung (Digital Twin) selbstständig optimale Bewegungsabläufe, die über Standardbefehle hinausgehen.
Maximale Flexibilität: Das System erlaubt es Unternehmen, extrem schnell auf individuelle Kundenwünsche zu reagieren, ohne auf spezialisierte Programmierer angewiesen zu sein.
Das Ziel: Ein marktreifer Demonstrator, der die Produktivität in der Fertigung auf ein neues Level hebt.
Forschungsprojekt
AdvantagE: Sichere Cloud-Infrastrukturen für die Luftfahrt
In diesem Forschungsprojekt schlagen wir die Brücke zwischen heterogenen Cloud-Technologien und den strengen regulatorischen Vorgaben der Aviatik. Unser Ziel ist der Aufbau einer sicheren, vernetzten Dateninfrastruktur, die den Weg für die Kabine der Zukunft ebnet:
Prototyping: Wir implementieren beispielhafte Datenströme und Funktionsdienste am Case-Study eines modernen Beleuchtungssystems.
Software-Generierung in der Cloud: Wir demonstrieren die Vorteile cloudbasierter Software zur automatisierten Erstellung komplexer Lichtszenarien.
Luftfahrt-Ready Cloud: Wir bereiten die Infrastruktur gezielt darauf vor, die hohen Anforderungen an Zertifizierung und Datensicherheit in der Luftfahrt zu erfüllen.
Damit schaffen wir die Basis für ein neues Zeitalter der Passagiererfahrung und betrieblichen Effizienz.
Isento Forschung
aiRobot: Virtuelle Simulation trifft reale Fertigung
In Kooperation mit der Technischen Universität Chemnitz entwickeln wir eine simulationsgestützte Trainingsplattform, die Industrieroboter in Rekordzeit intelligent macht.
Der Clou: Wir verlagern das zeitintensive Training in eine virtuelle Umgebung.
Beschleunigtes Lernen: In der Simulation trainiert der Roboter um ein Vielfaches schneller als in der physischen Welt.
Nahtloser Transfer: Die gelernten Fähigkeiten werden direkt auf den realen Roboter übertragen.
Minimale Stillstandzeiten: Das finale Nachtraining in der realen Produktion verkürzt sich auf einen Bruchteil der bisher üblichen Zeit.
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