Lernen Sie unsere Forscher kennen

Die mit dem Internet der Dinge (IoT) und künstlicher Intelligenz vernetzte Innovation ist meine Leidenschaft. Mein Ziel ist es letztlich, dass die Forschungsthemen bei Bosch im Bereich vernetzte Systeme in verschiedene Konnektivitätsstandards einfließen. Ich bin Spezialist für die Forschungsthemen drahtlose Kommunikation und Standardisierung und spiele eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung entsprechender Innovationen sowie neuer Ideen für die Kommunikation und Standardisierung des Funkstandards 5G und der nachfolgenden Generationen. Ich kam 2019 zu Bosch und konzentriere mich darauf, unsere Forschung sowie die Weiterentwicklung der Funkstandards 5G/6G und WiFi voranzutreiben. Mein primäres Forschungsinteresse gilt zuverlässiger und sicherer Kommunikation mit geringer Latenz für Mobilität und Branchen, die mit künstlicher Intelligenz (KI) vernetzt sind. Die größte Herausforderung, die wir in unserem Forschungsbereich lösen müssen, ist die Entwicklung voll vernetzter intelligenter Systeme und Geräte, die erschwingliche Betriebskosten, vertretbare Komplexität im Betrieb und einen geringen Stromverbrauch bzw. geringe CO2-Emissionen vereinen. Bei unseren nicht auf Standardisierung gerichteten Forschungsaktivitäten liegt der Schwerpunkt auf der Entwicklung innovativer Ideen und der Schaffung einer soliden Forschungsgrundlage, um die oben genannten Herausforderungen zu lösen und die Weiterentwicklung von 5G zu beeinflussen. Da bei Bosch die KI-basierten Geräte im Vordergrund stehen, können wir außerdem KI-basierte vernetzte Systeme optimieren, die das Tor zur bahnbrechenden 6G-Kommunikation öffnen.

Ich bin Doktorandin am Bosch Computer Vision Lab, wo mein Forschungsschwerpunkt im Bereich des maschinellen Sehens und der Kamerakalibrierung liegt. Ziel meiner Forschung ist es, genau zu modellieren, wie Kameras die 3D-Welt auf ein 2D-Bild abbilden. Ein solches Modell wird benötigt, wenn Kameras zur Umfeldwahrnehmung eingesetzt werden – zum Beispiel beim automatisierten Fahren und in der Robotik.

Ich bin Lead 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.

Nach dem Studium und dem Sammeln erster Forschungserfahrung in Informatik und Kognitionswissenschaft kam ich als Doktorandin 2016 zu Bosch. Im Rahmen meiner Doktorarbeit ging ich der Frage nach, wie man bei selbstlernenden Robotern mit kontaktintensiven Manipulationsaufgaben in einer Produktionsumgebung den Lernprozess beschleunigen kann, indem ich Methoden entwickelte, die automatisch gesammelte Daten besonders effizient verwenden.

Im Jahr 2019 nahm ich die Stelle als Research Engineer bei Bosch Research im selben Fachgebiet an. Seither untersuche ich pragmatische Möglichkeiten, wie die neuesten Methoden des maschinellen Lernens auf Daten von und für die Produktion bei Bosch angewendet und erweitert werden können – bei selbstlernenden Robotern und darüber hinaus.

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.

Ich bin seit 2017 bei Bosch in der Gruppe Electric Drives and Electric Machines. Ich beschäftige mich mit der Simulation und Auslegung elektrischer Antriebsstränge. Dies beinhaltet Traktionsmotoren für Elektroautos, aber auch Lenkantriebe, E-Bike-Motoren oder elektrifizierte Bremssysteme.

Der aktuelle Fokus meiner Arbeit liegt auf der Modellierung und Bewertung von elektrischen Isolationssystemen in Traktionsmaschinen im Umfeld steigender Batteriespannungen und deren Speisung mit schnell schaltender Leistungselektronik.

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.

Es ist meine persönliche Leidenschaft, die Fertigung mit KI, digitalen Zwillingen und semantischen Technologien smarter zu machen.

Ich arbeite seit 2018 bei Bosch. Ziel meiner Arbeit ist die Entwicklung von KI-Methoden, die – durch Symbollogik und Machine Learning – Fertigungswissen in Form semantischer Konzeptmodelle, digitaler Zwillinge und Wissensgraphen mit Produktionsdaten verknüpfen. Mit solchen Methoden können wir die industrielle Datenanalytik bzw. -analysen ausbauen und demokratisieren. Außerdem können wir industrielle KI-Lösungen entwickeln, beispielsweise für Machine Learning-Pipelines, um diskrete Fertigungsprozesse zu überwachen. Ich strebe Lösungen an, die auf belastbaren Theorien gründen und großes Potenzial für die Industrie 4.0 aufweisen. Ich bin aktives Mitglied mehrerer Wissenschafts- und Ingenieurgemeinschaften, habe 130 wissenschaftliche Beiträge publiziert, wurde zweimal für die beste Arbeit und einmal für die beste Demonstration bei führenden Veranstaltungen ausgezeichnet und partizipiere in öffentlich finanzierten Projekten mehrerer EU-Partner. Derzeit betreue ich bei Bosch drei Projekte wie dieses.

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 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.

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 Senior Expert für elektrische Antriebssteuerungssysteme im Bosch Research and Technology Center in China. Mein Forschungsschwerpunkt liegt auf Technologie für die Energiewandlung in unterschiedlichen Anwendungsbereichen, insbesondere in der Elektromobilität. In den vergangenen drei Jahren haben mein Team und ich an wichtigen Elektronikkomponenten für das Brennstoffzellen-Elektrofahrzeug gearbeitet, wie die Motorsteuerung für das elektrische Hochgeschwindigkeits-Luftkompressorsystem mit einer Drehzahl von 120.000 U/min und den DC/DC-Umrichter für hohe Spannung und hohe Leistung.

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.

In meiner bisherigen Laufbahn habe ich mich mit verschiedenen Aspekten cyber-physischer Systeme (CPS) befasst: von der Softwareentwicklung über Kommunikation und Sicherheit bis hin zu Abstraktion und Modellierung. Bei Bosch Research leite ich den Technologiebereich Information & Communication. Indem wir moderne Software und Kommunikationstechnologien mit CPS zusammenführen, eröffnen wir eine Welt neuer Möglichkeiten in Bezug auf eingebettete Applikationen, die sich durch Mobilität, Flexibilität und Leistungsfähigkeit auszeichnen.

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 des automatisierten Fahrens mittels ML.

Seit 2015 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 sechs Jahren mehr als 600 Studierende in das faszinierende Thema des maschinellen Lernens 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 65 Patente

Ich arbeite an intelligenten Assistenzlösungen, wobei mein Schwerpunkt auf Systemen liegt, die maschinelle Wahrnehmung und maschinelle Intelligenz verstehen. Dabei untersuche ich in erster Linie, wie strukturierte oder unstrukturierte semantische Ressourcen mit datengetriebenen Algorithmen verknüpft werden können und Maschinen dabei unterstützen, logische Schlussfolgerungen aus den physischen und digitalen Welten zu ziehen. Ich möchte die Mensch-Maschine-Zusammenarbeit weiter voranbringen, die stark von der Konzeption neuer KI-basierter Systeme profitiert, die leistungsstarke neuronale Modelle mit transparenter Wissensdarstellung füllen.

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.

Technische Geräte basieren normalerweise auf Sensoren, die entsprechende Eingangsgrößen messen. Durch Methoden, bei denen maschinelles Lernen auf Sensordaten angewendet wird, kann der Nutzen solcher Geräte durch eine Effizienzsteigerung oder die Ergänzung um spannende neue Funktionen vergrößert werden. Doch die Modellierung von Sensordaten ist mit etlichen Herausforderungen verbunden. Daten aus der realen Welt zeichnen sich oft durch multimodale Dynamik aus. Manche Sensoren messen in unregelmäßigen Zeitabständen und die meisten industriellen Datensätze nicht mit Zielwerten gekennzeichnet. Lernen mittels Sensordaten erfordert Methoden, die flexibel genug sind, um die zugrunde liegende Komplexität zu erfassen. Gleichzeitig müssen sie mit unterschiedlichen Arten von Rauschen und Ungewissheit umgehen können. Deshalb konzentriere ich mich bei meinem Forschungsthema hauptsächlich auf die Frage, wie Deep-Learning am besten mit probabilistischer Modellierung verknüpft werden kann.

Nach dem Physikstudium habe ich acht Jahre lang erfolgreich in der Klima- und Polarforschung gearbeitet und dort wertvolles Wissen über das Klimasystem und den Klimawandel erworben. Es folgte der Wechsel zu Bosch, wo ich zunächst im Geschäftsbereich Automotive Electronics in Reutlingen und Plymouth (USA) als Projekt- und später als Gruppenleiter in der Steuergeräteentwicklung für z. B. ABS und ESP tätig war. 2015 wechselte ich dann in den Zentralbereich Forschung und Vorausentwicklung als Experte zu den Themen Klimawandel und Energiewende. In dieser Funktion berate ich bei strategischen Fragen auf allen Ebenen vom Entwicklungsprojekt bis zu CEO und Aufsichtsrat. Seit 2020 bin ich zusätzlich stellvertretender Leiter unseres Forschungsportfolios zu Nachhaltigkeitsthemen.

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.

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.

Seit 2011 liegt mein Forschungsschwerpunkt als Research Engineer auf der rechnergestützten Vorhersage von Materialeigenschaften. Derzeit arbeite ich als Senior Expert an der Simulation des mikromechanischen Ermüdungsverhaltens in Metallen. Gemeinsam mit einem Team entwickle ich Modelle der relevanten Einflussfaktoren, die die mechanische Schädigung in zyklisch belasteten Materialien und Komponenten beeinflussen. Dies erlaubt uns die Prognose der Lebensdauer von Materialien und die Identifikation der Faktoren, die für die Materialschädigung hauptursächlich sind. Damit tragen wir zur Zuverlässigkeit und Nachhaltigkeit unserer Produkte bei.

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.

Seit 15 Jahren widme ich mich mit großer Leidenschaft den Forschungsthemen Klimaanlagen, Raumluftqualität und Wärmepumpen. Bei Bosch Research arbeite ich seit 2018 an nachhaltigen Klimaanlagen, modellbasierter Konzeption und an der Entwicklung von Steuerungstechnik.

Mein Team und ich befassen uns mit Wirkungsgrad und Wärmekomfort von Klimaanlagen, Raumluftqualität, Filtration und den Herausforderungen beim Einsatz von Messfühlern in Geschäftsgebäuden und im dritten Lebensraum. Da sich Bosch Ziele für Kohlenstoffneutralität gesetzt hat, unterstützen wir diese Vision mit unseren modernen Energiemanagementfunktionen, die durch AIoT-Enabler erweitert sind. Wir wenden modellbasiertes Engineering, Modelle für Machine-Learning und Techniken der menschlichen Wahrnehmung an, um Klimaanlagen auf größere Nachhaltigkeit hin zu optimieren und zu steuern.

Ich bin Research Scientist am Bosch Research and Technology Center in China. Vor meinem Wechsel zu Bosch 2019 war ich 16 Jahre in der Forschung und Entwicklung tätig und sammelte bei First Automobile Works (inzwischen FAW Group) Erfahrung im Bereich Verbrennungsmotoren und Brennstoffzellensysteme. Als Teamleiter verantworte ich die Forschung an Brennstoffzellen- und Wasserstoffsystemen. Ich arbeite eng mit unserem Team und der lokalen BU zusammen, um Brennstoffzellensysteme an den lokalen Markt anzupassen. Unser Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung innovativer Konzepte und vielversprechender Ideen, damit die Brennstoffzellensysteme von Bosch und deren Hilfskomponenten (Balance of Plant, BoPs) am Markt wettbewerbsfähig bleiben.

Ich bin Research Engineer am Bosch Research and Technology Center in China. Meine Projekte befassen sich mit der Auslegung und Charakterisierung der Membranelektroden (Membrane Electrode Assembly, MEA) für PEMFC-Brennstoffzellen. Zudem modelliere ich die Wechselwirkung von Wärme-, System- und Ladungstransportprozessen im Innern der Brennstoffzelle. Die bei Experimenten und Modellierung gewonnenen Erkenntnisse helfen uns, haltbare und leistungsfähige Brennstoffzellenstacks und -systeme zu entwickeln.

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.

Forschung und Entwicklung von Lösungen für Computer Vision sowie Algorithmen für IoT-Anwendungen

Während meiner ganzen Karriere habe ich mich mit der Erforschung und Entwicklung künstlicher Wahrnehmung befasst, um die Mobilität von Menschen und Maschinen zu verbessern. Als Teamleiter bei Bosch Research Shanghai im Bereich von intelligent vernetzten Fahrzeugen (ICV), entwickeln mein Team und ich gemeinsam Lösungen für intelligente Wahrnehmung und autonome Navigation in ADAS sowie in der Robotik für die Industrie 4.0. Wir nutzen die domänenübergreifende Sensordatenfusion sowie Machine-Learning, um umfangreiche Modelle der realen Welt zu entwickeln, auf denen die Entscheidungen autonomer Fahrzeuge basieren. Ich bin davon überzeugt, dass wir durch die Zusammenführung von Informationen aus den unterschiedlichsten Quellen über drahtlose Kommunikationstechnologie unser eigenes Sehvermögen und das maschinelle Sehen erweitern können, um bessere Entscheidungen zu treffen – sei es im eigenen Heim, in Fabriken oder auf der Straße.