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DFKI und VinRobotics planen Zusammenarbeit in humanoider Robotik und interaktiver KI

| Autonome Systeme | Mensch Maschine Interaktion | Robotik | Interaktives Maschinelles Lernen | Osnabrück / Oldenburg

Der Forschungsbereich Interaktives Maschinelles Lernen (IML) des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) begrüßte kürzlich Vertreterinnen und Vertreter von VinRobotics zu einem intensiven fachlichen Austausch über zukünftige gemeinsame Forschungsaktivitäten. Das vietnamesische Unternehmen, das auf humanoide Robotik spezialisiert ist, und das DFKI sehen großes Potenzial für eine langfristige Zusammenarbeit im Bereich intelligenter robotischer Systeme.

Teilnehmer© DFKI, Franziska Scheurer
Von links nach rechts: Dr. Le Thai An (VinRobotics), Prof. Dr. Daniel Sonntag (DFKI IML), Dr. Ngo Anh Vien (VinRobotics), Duy Nguyen, Tuan Tran und Dr. Michael Barz (DFKI IML)

Im Mittelpunkt der Gespräche standen insbesondere neue Roboterhardware-Plattformen, die künftig die Forschung am IML unterstützen sollen. Diese Systeme bilden die Grundlage für Spitzenforschung, insbesondere im CORE IML in Oldenburg, wo interaktive KI-Systeme in enger Zusammenarbeit mit Partnern entwickelt und demonstriert werden. Die geplante Zusammenarbeit könnte die Forschung in den Bereichen physikalische KI und Mensch-Roboter-Interaktion weiter stärken – mit der langfristigen Perspektive, vollständig autonome intelligente Systeme zu entwickeln.

Die beteiligten Forschenden diskutierten unter anderem über anpassungsfähige, erklärbare (XAI) und sichere Vision-Language-Action-Modelle (VLA) der nächsten Generation für den Einsatz in realen Umgebungen. Darüber hinaus wurden konkrete Anwendungsfälle erörtert, die für CORE IML von zentraler Bedeutung sind, darunter multimodale Mensch-Roboter-Interaktion, interaktives Lernen in realen Umgebungen sowie vertrauenswürdige KI-Systeme für das Gesundheitswesen und die Assistenzrobotik.

Mit der geplanten Kooperation stärkt das IML seinen strategischen Fokus auf die Verbindung von maschinellem Lernen und Robotik und ebnet den Weg für wirkungsvolle Innovationen an der Schnittstelle von KI und realen Systemen. Beide Seiten streben an, die Zusammenarbeit künftig durch gemeinsame Projekte und den Aufbau gemeinsamer Forschungsinfrastrukturen weiter auszubauen.

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