Lernen Sie unsere Forscher kennen

Zur Bosch Forschung kam ich zunächst als Expertin für Dünnschichtsolarzellen. Danach habe ich an ganz unterschiedlichen Themen geforscht und bin nun seit Anfang 2019 Agile Master für verschiedene Teams in der Forschung. Dabei setze ich agile Arbeitsmethoden ein, um meine Teams dabei zu unterstützen, Spitzenleistungen zu bringen. Agile Methoden ermöglichen es uns, flexibel auf überraschende Erkenntnisse und sich ändernde Rahmenbedingungen zu reagieren.

Ich bin Senior Research Scientist am Bosch Research and Technology Center mit Schwerpunkt auf der Anwendung von Wissensdarstellung und semantischen Technologien auf das autonome Fahren. Parallel dazu habe ich einen Lehrauftrag an der Wright State University (WSU), Ohio. Vor meinem Einstieg bei Bosch habe ich mich im Rahmen meines Ph. D. in Computerwissenschaften am Kno.e.sis Center der WSU damit beschäftigt, semantische Technologien auf die Darstellung und Verwaltung von Sensordaten im Web anzuwenden.

Ich leite die Forschung in den Bereichen Elektrochemie und Materialien. Hier arbeiten wir unter anderem an Brennstoffzellen, Batterien und zukunftsrelevanten Themen. Auch in meiner früheren Tätigkeit am LANL lag der Schwerpunkt auf Brennstoffzellen, und hier insbesondere auf Katalysatoren, Trägern und Elektroden. Mein Team bei Bosch beschäftigt sich mit elektrochemischen Materialien und Geräteentwicklung (z.B. Brennstoffzelle, Batterie, Wasseraufbereiter), der Messung von Materialeigenschaften und fortschrittlicher Charakterisierung.

Ich bin ein Principal Senior Expert in Computer Vision am Research and Technology Center in Indien. Meine Forschung lebt von dem Wunsch, umfangreiche Video- und Multisensordaten (Petabytes) organisieren und verwalten zu können, um auf dieser Grundlage die richtigen Daten für die Entwicklung von Algorithmen nutzbar zu machen. Hierbei spielen automatisierte Ansätze zur Auswahl der repräsentativsten Untergruppe einer großen Bildmenge eine Rolle, wie auch das Suchen und Finden relevanter Szenen in den gespeicherten Bildern. Unsere Forschung verfolgt mehrere Ziele, z. B. die Kosten bei der Gewinnung von Ground-Truth-Daten zu reduzieren, indem Redundanzen eliminiert und die Funktionsentwicklung und Prüfung unterstützt werden. Mit letzterer lassen sich Problemfälle identifizieren, bei denen die Algorithmen nicht gut funktionieren, und in der Folge können mehr solcher Fälle gesammelt oder künstlich erzeugt werden. Um all das zu erreichen, erforschen wir die Struktur und Repräsentationsleistung von Deep Convolutional Neural Networks. Wir entwickeln Mensch-Computer-Schnittstellen, die mit Deep-Learning-Ansätzen einhergehen, um eine einfache Handhabung durch die Endnutzer sicherzustellen.

Mein Name ist Dr. Helerson Kemmer, und bin Systemingenieur durch und durch. In meiner Funktion beschäftige ich mich mit dem Einsatz von Brennstoffzellen für Mobilitätsanwendungen. Meine Aufgabe lautet, zukunftsweisende Systeme zu antizipieren bzw. mitzugestalten und daraus Forschungsprojekte abzuleiten, um Bosch auf die künftigen Herausforderungen vorzubereiten. Hierfür bin ich Projektmanager und Chief Expert für die Brennstoffzellen-Systeme der Zukunft.

Bei meiner Arbeit hat sich schon immer alles um KI und Robotik gedreht. Ob in der Industrie, wo ich bei iRobot in Kalifornien an dem Roomba und Terra gearbeitet und bei FaceMap Deep-Learning-Lösungen entwickelt habe, oder in der Akademia, wo ich auf diesem Gebiet promoviert und habilitiert habe. Bis zum heutigen Tag habe ich fast 100 Papiere publiziert und mehr als ein Dutzend erfolgreiche Roboter-Systeme konzipiert, die auf internationalen Wettkämpfen erste Plätze erreicht haben. Ich war Executive bei RoboCup, General Chair und PC Chair des IEEE SSRR Symposium und arbeite regelmäßig als Associate Editor bei den Konferenzen AAMAS, IROS und ICRA.

Ich habe bei Bosch Research in Nordamerika den Bereich für atomistisches computergestütztes Materialdesign aufgebaut und geleitet. Unser Team nutzt Algorithmen, die auf der Quantenphysik basieren, sowie Hochleistungsrechner, um Materialien für die nächste Generation von Legierungen, Batterien, Halbleitern, Beschichtungen, Sensoren und anderen Technologien zu erforschen und zu entwickeln. Im Jahr 2018 habe ich eine neue Forschungsgruppe an der Universität Harvard gegründet, die sich mit der Kombination von Physik und maschinellen Lernmodellen zur Beschreibung der Transporteigenschaften und der zeitlichen Entwicklung komplexer Materialien beschäftigt. In dieser Doppelrolle bringe ich die talentierten Forscher aus den Teams von Bosch und Harvard zusammen und bilde enge Kooperationen zwischen ihnen. Gemeinsam entwickeln wir neue, hochmoderne Methoden, die es uns ermöglichen, auf atomarer Detailebene nachzuvollziehen, wie Materialen funktionieren und sich verändern.

Ich bin Lead Engineer im Russian Technology Office in St. Petersburg. Ich organisiere und koordiniere F&E-Projekte in Russland zur Entwicklung neuartiger funktionaler Materialien (Thermoelektrik, Metamaterialien, Verbundstoffe für Geräte zur Energiespeicherung und -umwandlung) und Rechenmethoden, wie die Diskrete-Elemente-Methode oder die Viscous-Vortex-Domain-Methode, sowie generativer neuronaler Netzwerke, wie „entwirrte“ (disentangled) Variational Autoencoder.

Ich bin Chemiker aus Leidenschaft und arbeite vorwiegend auf den Gebieten Synthese, Charakterisierung und elektrochemisches Gerätedesign – insbesondere für Energiespeicherung und Energiewandlung. Ich habe Materialien für Energiespeicheranwendungen entwickelt und untersuche die Struktur-Eigenschafts-Leistungsbeziehungen solcher neuartiger Festkörper mit Hilfe von Synchrotronstrahlung und verschiedenen hochmodernen spektromikroskopischen Techniken. Die Ergebnisse meiner Arbeit werden genutzt, um kostengünstige und effiziente Lösungen für die Energiespeicherung und Energiewandlung zu entwickeln, insbesondere für die breite Kommerzialisierung emissionsfreier Fahrzeuge. Unser Team hat darüber hinaus auch ein neues Konzept für eine elektrochemische Wasseraufbereitung entwickelt.

Meine Karriere als Physiker bei Bosch Research begann 1990 in der Mikrosystemtechnik. Nach mehr als zehn Jahren erfolgreicher Arbeit an neuen MEMS-Sensoren für den Automotive- und Consumer-Sektor bin ich in die Entwicklung von Mikrofluidik-Lösungen für die Molekulardiagnostik im Gesundheitswesen eingestiegen. Zurzeit bin ich Research Fellow/Senior Chief Expert und arbeite in dieser Funktion gemeinsam mit unserer Geschäftseinheit Bosch Healthcare Solutions an der Identifizierung und Entwicklung neuer bahnbrechender Anwendungen für unsere Lab-on-Chip-Plattform "Vivalytic".

Ich bin Leiter der Abteilung "Intelligent and Connected Sensors and Systems" an unserem "Research and Technology Center" im Silicon Valley. Wir entwickeln Lösungen im Bereich der Sensorik, einschließlich integrierter Schaltungen, Wireless Connectivity, Mikrosystemtechnik und medizinischer Diagnostik. Ich war als Forscher und Entwicklungsingenieur an der Universität Kaiserslautern, bei Bosch in Reutlingen, bei dem Start-up SiTime und bei Bosch im Silicon Valley tätig.

Ich arbeite als Forscher im Computer Vision Lab der Robert Bosch GmbH. Mein Interesse gilt der Objekterkennung und -verfolgung, der Sensorfusion, dem Szenenverständnis und dem maschinellen Lernen. Das autonome Fahren in all seinen Abstufungen ist meiner Ansicht nach die derzeit interessanteste Herausforderung auf dem Gebiet von Computer Vision und maschinellem Lernen. Meine tägliche Arbeit besteht darin, die Grenzen für das kamerabasierte autonome Fahren immer weiter zu verschieben, die Algorithmen robuster und dadurch die Fahrzeuge sicherer zu machen.

Als Fachreferent und Teamleiter der Unfallforschung trage ich die weltweite Gesamtverantwortung für die Bosch Unfallforschung.

Aus Verkehrsunfällen leite ich die strategischen Ziele für Produkte der Geschäfts- und Regionaleinheiten von Bosch ab. Neben meinen internationalen Aktivitäten arbeite ich in Gremien und in öffentlich geförderten Projekten mit.

Mein derzeitiger Forschungsschwerpunkt liegt in der Konzeptionierung einer Simulationsumgebung zur Bewertung von automatisierten Fahrfunktionen. Dazu baue ich eine Brücke zwischen Daten aus Verkehrsbeobachtungen und am Unfallort erhobenen Daten.

Ich bin Forschungsingenieurin in der Arbeitsgruppe „Life Science“ mit einem Schwerpunkt im Bereich der molekularen Diagnostik. Meine Hauptaufgabe umfasst die Charakterisierung & Integration von biologischen Analyse- und Nachweisverfahren in das Lab-on-Chip-System Vivalytic, welches im Frühjahr 2020 vom Geschäftsbereich Bosch Healthcare Solutions GmbH in den Markt der automatisierten Labordiagnostik eingeführt wurde. Im engen Austausch mit Bosch Healthcare Solutions ermöglichen wir im strategischen Portfolio Healthcare Solutions die Erschließung neuer Marktsegmente, indem wir neuartige klinische Probenmaterialien prozessierbar und neue Biomarker in Vivalytic LoC-Kartuschen nachweisbar machen.

Darüber hinaus bin ich am Standort Renningen aufgrund meines mikrobiologischen Hintergrunds verantwortlich für den Infektionsschutz und den sicheren Betrieb des Life Science Labors (Biosafety Level 2).

Vor Bosch arbeitete ich im Bereich der „Grenzflächenbiologie“, in der wir die gezielte Nutzung, aber auch die Vermeidung von Biofilmen erforschten. Dabei wurden angepasst an die jeweilige Fragestellung neue Bewertungsmethoden für Verfahren entwickelt, bei denen etablierte DIN-Norm-Methoden an ihre Grenzen stießen.

Seit 15 Jahren beschäftige ich mich als Systemingenieur mit der herausfordernden Aufgabe des automatisierten Fahrens. Im Rahmen meiner Promotion mit dem Honda Research Institute in Offenbach habe ich zusammen mit einem interdisziplinären Team an den Wurzeln der menschlichen Intelligenz und der Plastizität des menschlichen Hirns geforscht. Als erlebbare Anwendung meiner Arbeiten um ein "brain-like" bzw. "human-like" arbeitendes System ist ein "Attentive Co-Pilot" entstanden, der den Menschen in seiner Fahraufgabe unterstützt. Als Trainee der Daimler AG mit Fokus auf F&E für das automatische Fahren habe ich die Sichtweisen eines Fahrzeugherstellers intensiv kennengelernt, dessen herausfordernde Aufgabe in der robusten Integration von zahlreichen Hardware- und Software-Modulen in das Komplettsystem Fahrzeug besteht. Für mich entscheidende Unterschiede in der Unternehmenskultur und der stärkere algorithmische Fokus eines führenden Zulieferers haben mich zu Bosch und in die Forschung geführt. Durch signifikante Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens kann ich hier an die Gedankenwelt der Promotion anschließen und dabei unterstützen, unsere Mobilität mit "Technik fürs Leben" in die Zukunft zu führen.

Über 20 Jahre Arbeit an verschiedenen Algorithmen im Zusammenhang mit automatisiertem Fahren. Dies umfasst Erkennung, Bewegungsplanung und -steuerung, Lokalisierung etc. Derzeit tätig im überaus interessanten und anspruchsvollen Gebiet der Radarwahrnehmung mittels ML.

Seit 2016 bin ich Gastprofessor an der Freien Universität Tiflis in Georgien am Institut für Mathematik und Angewandte Computerwissenschaft (MACS). Ich halte Vorlesungen zum Thema Computervision und Maschinelles Lernen.

Sehr stolz bin ich darauf, dass ich in fünf Jahren 1000 freiwillige Stunden ansammeln konnte und mehr als 500 Studierende in das faszinierende Thema ML eingeführt habe.

In der Vergangenheit konnte ich schon oft zeigen, dass „nichts praktischer ist als das Ergebnis der komplexen Theorie“.

Rund 40 Beiträge in Fachzeitschriften und Konferenzpublikationen.
Rund 60 Patente

Ich arbeite an wissensbasierten intelligenten Systemen. Mein Hauptinteresse gilt der Frage, auf welche Weise sich semantische Technologien wie computergestützte Ontologien und lexikalische Datenbanken einsetzen lassen, um lernende Algorithmen zu verbessern und Maschinen dabei zu helfen, die Welt zu verstehen. Ich will Fortschritte im Bereich der Explainable Artificial Intelligence (XAI) erreichen und bin überzeugt, dass hierfür Systeme entwickelt werden müssen, die für den Menschen verständliche Maschinendarstellungen mit neuronalen Netzen verknüpfen.

Ich gehöre seit 2012 zur Forschungsgruppe „Regelungstechnik“ der Robert Bosch GmbH. Mein Schwerpunkt liegt auf modellbasierten, adaptiven und lernenden Regelungsmethoden, die in elektronischen Steuergeräten implementiert werden können. Im Laufe meiner Tätigkeit habe ich gemeinsam mit Kollegen die Leistung und Applikation von hydraulischen, thermodynamischen und Energie-erzeugenden Systemen verbessert und arbeite aktuell an Regelungsalgorithmen für das hochautomatisierte Fahren. Ich bin sehr gerne für Bosch tätig, denn hier kann ich nicht nur wegweisende Forschungsarbeit leisten, sondern auch Beruf und Familie gut unter einen Hut bringen.

Ich bin der Vizepräsident und Chief Scientist of Integrated Human-Machine Intelligence (HMI) bei Bosch Research in Nordamerika. Ich lenke strategische Entscheidungen und bin verantwortlich für die Entwicklung hochmoderner KI-Technologien mit dem Schwerpunkt visuelle Big Data Analytik, Erklärbare Künstliche Intelligenz, Mixed Reality/AR, Computerwahrnehmung, NLP, Conversational AI, Audioanalyse, Datenanalyse von tragbaren Geräten usw. für AIoT-Anwendungsbereiche wie autonomes Fahren, Fahrzeug-Infotainment und fortgeschrittene Fahrassistenzsysteme (ADAS), Industrie 4.0, Smart-Home/Building-Lösungen, Robotik und weitere. Als verantwortlicher Global Head überwache ich die Forschungsaktivitäten der Teams im Silicon Valley (USA), Pittsburgh (USA) und Renningen (Deutschland). Ich wurde mit dem Bosch North America Inventor of the Year Award für 3D-Karten (2016) ausgezeichnet und erhielt den Best Paper Award (2018, 2020) und den Honorable Mention Award (2016) für visuelle Big Data Analytik auf der IEEE Visualization Konferenz.

Wir verwenden quantenmechanische Simulationen, um die Eigenschaften von Materialien auf der atomaren Ebene vorhersagen zu können. Dabei müssen wir sowohl eine große Bandbreite von Eigenschaften (Leitfähigkeit, Stabilität, Reaktivität, Sensitivität, Selektivität) berücksichtigen als auch die jeweilige Anwendung mit einbeziehen (Thermoelektrik, Batterien, Brennstoffzellen, Sensoren). Wir führen ein computergestütztes Screening der in Frage kommenden Materialien durch und schlagen vielversprechende Kandidaten für die experimentelle Synthese und Charakterisierung vor.

Zusammen mit meinem Team bei Bosch Research und den Kollegen in der Entwicklung beim Geschäftsbereich Automotive Electronics arbeite ich an einem besseren Verständnis unserer künftigen Mikrosysteme und deren Fertigungsprozessen. Mit unserer Technologie können wir hochpräzise Mikro- und Nanostrukturen aus Dünnfilmen bis auf einzelne Atomlagen im Forschungsreinraum darstellen. Diese Präzision ist unabdingbar für die zuverlässige Funktion heutiger smarter, hochleistungsfähiger optischer und mechanischer Mikrosysteme.

Ich bin Senior Expert und kann mich auf eine breite Wissensbasis stützen, die vom Maschinenbau bis zur medizinischen Diagnostik reicht. Gegenwärtig arbeite ich als Senior Expert im Bioelektronik-Team. Wir entwickeln neue Technologien für die medizinische Diagnostik der Zukunft und hier insbesondere für Anwendungen, die direkt am Ort der Pflege zum Einsatz kommen. Unsere Vision lautet, den Gesundheitsbereich zu revolutionieren, indem wir verschiedene Bosch-Kompetenzen wie MEMS-Sensoren, Schaltungsdesign, drahtlose Kommunikation und Biochemie miteinander verbinden.

Ich bin Senior Research Scientist für Quantentechnologien in der Bosch-Forschung in Renningen und koordiniere diese Technologien bei Bosch. Meine Schwerpunkte sind Quanten-Computing und Quanten-Zufallszahlengeneratoren, und ich interessiere mich sehr für die Grundlagen der Quantenphysik sowie die Modellierung von Quantensystemen. Quantentechnologien sind ein Forschungsgebiet, das heute noch in den Kinderschuhen steckt; daher kommen der Zusammenarbeit mit der akademischen Gemeinschaft und öffentlichen Förderprogrammen hier besondere Bedeutung zu. Aus diesem Grund bin ich im europäischen Quantum Flagship sehr aktiv, als Mitglied des Koordinationsbüros und als Vertreter der deutschen Industrie im European Quantum Community Network.

In meiner Gruppe arbeiten wir an zukünftigen Systemen der Energieinfrastruktur mit Fokus auf elektrochemische Systeme. Zu meinen Aufgaben zählt die multiphysikalische Simulation von Festoxid-Brennstoffzellensystemen. Wir entwickeln auch Modelle, um die Lebensdauer der Systeme zu bestimmen und den optimalen Betrieb innerhalb der Spezifikationen bei gleichzeitig hohem Wirkungsgrad zu ermitteln.

Ich habe mich schon immer am meisten für die Optimierung von Energiesystemen mit dem Ziel der CO2-Neutralität interessiert. Während meiner von der Bosch-Forschungsstiftung geförderten Promotion begann ich mit der Forschung im Bereich nachhaltige Technologien, mit denen die Umwandlung der emissionsintensiven chemischen Industrie gelingt. Ich bin seit 2016 bei Bosch Research tätig und werde hier auch meine Suche nach Systemen und technischen Lösungen für eine klimaneutrale Welt fortführen.

Ich bin Leiter des IoT@Life-Programms und Gruppenleiter für IoT & I4.0 im Bosch Research and Technology Center in China. Vor meiner Zeit bei Bosch war ich Assistenzprofessor an der Jiaotong-Universität Shanghai mit Schwerpunkt auf medizinischen Roboter- und Sensorsystemen. Promoviert habe ich am King's College in London, anschließend war ich als Postdoktorand an der Universität Southampton im Bereich Sensorsysteme und Lab-on-Chip tätig. Als Absolvent des Bosch Accelerator-Programms arbeite ich nicht nur bei gemeinsamen Entwicklungsarbeiten eng mit Produktbereichen zusammen, sondern befasse mich auch mit den Möglichkeiten zur Kommerzialisierung von IoT-Produkten und -Lösungen mit skalierbaren, reproduzierbaren und profitablen Geschäftsmodellen.

Ingenieur für die Entwicklung neuer Sensor-Fertigungsprozesse, die in Produkten der nächsten Generation eingesetzt werden sollen. Ich untersuche neue Materialien und Prozesse, und je nachdem, wie vielversprechend sie sind, integriere ich sie in Prototypen, um die Sensorfunktion zu verbessern. Für die „Proof of Concept“-Phase werden die Teile unter Nutzung der Reinraum-Wafer-Fertigungsanlage der Stanford University hergestellt. Wenn das „Proof of Concept“ erfolgreich ist und eine Nachfrage auf dem Markt besteht, wird das Projekt in die Massenproduktion überführt. Einige dieser Teile werden heute durch das Spin-off-Unternehmen SiTime für die Verwendung in Zeitmessgeräten vermarktet.

Ich bin Senior Expert für elektrische Antriebssteuerungssysteme im Bosch Research and Technology Center in China. Meine Forschung konzentriert sich auf die Themen Motorsteuerung und sensorlose Regelalgorithmen von Elektroantrieben für die Elektromobilität. Ich sehe mir zudem vernetzte Fahrzeuganwendungen an, um Fehlerdiagnosen auf Basis von Big Data und intelligente Steuerungsstrategien eingehender zu untersuchen. Ich habe den China Top Inventor 2019 und den Bosch Inventor 2020 für datenbasierte Sensorfehlerdiagnose gewonnen.