Technische Informatik
Übersicht
Institut für Technik und Informatik (ITI)
Das Institut für Technik & Informatik wurde 2009 gegründet und betreibt seither mit großem Erfolg anwendungsnahe Forschung auf dem Gebiet der Ingenieur-Informatik.
Schwerpunkte sind u.a. Computer-Vision, Robotik und allgemein der Bereich der „eingebetteten“ Computersysteme.
Das Institut betreibt ein inzwischen vollausgestattetes „Fab-Lab“, indem neben unterschiedlichen 3D-Scanner und 3D-Druckern, stereoskopische Darstellungssysteme für virtuelle und augmentierte Realität vorhanden sind. Im „Labor für Robotik“ sind neben dem klassischen Industrieroboter moderne mobile Robotersysteme stationiert. Darunter ein humanoider (NAO-) Roboter, ein Flugroboter und weitere mobile Plattformen, mit denen Lehre und Forschung in der Robotik vorangetrieben werden. Im „Labor für eingebettete Systeme“ liegt das Augenmerk auf den zahlreichen kleinen „Mini-Denkern“, die heute in allen technischen Geräten integriert sind. Neue Forschungsgegenstände sind hier vor allem die cyberphysischen Systeme. Dabei handelt es sich um hochgradig vernetzte elektromechanische Devices, aus denen zukünftig das Internet der Dinge und moderne Industrieanlagen (Industrie 4.0) aufgebaut sein werden.
Forschungsprojekte werden am ITI häufig in Kooperation mit namhaften Firmen (z.B. Continental, Texas Instruments, …), aber auch kleineren „Localplayern“ durchgeführt. Durch die engen Kontakte ergeben sich für Studierende ausgezeichnete Möglichkeiten zum Berufseinstieg. Studierende können am ITI z.B. in Form von Studien- und Abschlussarbeiten aktiv mitwirken und bilden damit das Rückgrat des Instituts. Für ausgezeichnete Masterabsolventen besteht die Möglichkeit der Promotion, die in Kooperation mit Partneruniversitäten stattfindet.
Prof. Dr. Diethelm Bienhaus
Werdegang
- Studium der Elektrotechnik mit Vertiefung Automatisierungstechnik an der TU Darmstadt
- Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Fachgebiet Technische Informatik, FB Elektro-technik an der Universität Kassel, Promotion zum Thema Verteilte Systeme
- Wiss. Leitung / Fachbereichsleitung Berufsakademie Nordhessen
- Langjährige Projekte in den Bereichen Gebäudeautomation und Altersgerechte Assistenzsysteme (AAL)
Schwerpunkte
- „Cyber Physical Systems“ – CPS
- Gebäudeautomation und Altersgerechte Assistenzsysteme
- Industrie 4.0 / „Cyber Physical Production Systems“ CPPS
Projekte
Zielsetzungen der Smart Electronic Factory-Initiative:
- Evaluierung von Systemkomponenten zum Aufbau eines cyber-physischen Systems (CPS) in einer realen Elektronikfabrik
- Einsatz und Evaluierung von plattformunabhängigen Industrie 4.0-Technologien
- Big Data Analytics – Analyse der über das CPS verfügbaren Prozess-, Produkt- und Qualitätsdaten
- Automatische Fehlerursachenanalyse – Maschinen lernen aus den Fehlern der Vergangenheit und verhindern Fehler über ihre iterativ aufgebaute Wissensbasis
- Reduzierung der Fehlleistungskosten / Non Conformance Costs
- Aufbau einer intelligenten Elektronikfabrik auf industrietauglichen Applikationen
Weitere Infos: http://www.smart-electronic-factory.de
Prof. Dr. Guido Bartsch
Kontakt:
- E-Mail: Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!
- Telefon: +49 641 309-2346
- Adresse: Wiesenstraße 14, 35390 Gießen
- Büro: Gebäude A12, Raum: A12.1.17
Forschung
- MASSATS - Modelling and Assessment of Space Surveillance And Tracking Systems
(Simulation und Bewertung von Systemen zur Weltraumüberwachung und Tracking von Weltraumobjekten) - Parallele und Verteilte Systeme
Lehre
- High Performance Computing (HPC)
- Rechnersystem- und Prozessorarchitekturen (RPA)
- 3D-Simulation und -Visualisierung (3DSV)
- Betriebssysteme (BS)
- Rechnernetze und Verteilte Systeme (RVS)
- Algorithmen und Datenstrukturen (AuD)
Projekt- und Abschlussarbeiten
Zögern Sie nicht, sich bei mir zu melden, wenn sie Interesse an einer spannenden forschungsorientierten Projekt- oder Abschlussarbeit in einem der oben genannten Forschungs- und Lehrgebiete haben.
Prof. Dr.-Ing Seyed Eghbal Ghobadi
My research interests lie in the field of:
- Deep Learning
- Computer Vision
- Safe Artificial Intelligence
- Highly Automated Driving
Research Projects:
AI Safeguarding
I was the representative for the subproject AI Safeguarding Methods in a funded consortium project with leading companies and institutes from industry and academia during my time at Opel.
Short Description of the project: To enable autonomous vehicles to operate safely, they should be able to accurately perceive their environment and respond appropriately. This requires error-free and reliable environment recognition that can identify and classify all relevant road users, particularly in complex urban traffic situations. Artificial intelligence (AI) is increasingly being used to achieve this, but there is a challenge in ensuring the safety of these AI modules without driver intervention in emergencies. The KI Absicherung project is addressing this challenge by developing a provable safety argumentation to secure and validate AI modules for highly automated driving.
KI-gestützte hochautomatisierte Unkrautbekämpfung im Grünland (KIhuG)
My current research project is : AI-assisted highly automated weed control in grassland.
For more information please see our website: KihUG
Project Description
In conventional agriculture, chemical herbicides are used to control weeds. However, herbicides can be harmful to the environment, animals and humans. The intensive use of herbicides also leads to the impoverishment of plant life and deprives many animal species of their food source. In extensive agriculture, only small amounts of fertilizers, pesticides and herbicides are used, while in organic agriculture, herbicides and pesticides are avoided entirely. In grassland management, weed control is done manually, which is very time-consuming and expensive. Automated mechanical control of weeds such as ragwort with artificial intelligence is expected to provide a time- and cost-efficient solution.
In this project, computer vision and deep learning will be used to detect the weeds. Various methods are to be developed and tested for automatic mechanical control of weeds.
A device consisting of a rack for the camera systems, the AI-based weed detection system, the control software, and the mechanics for weed control will be mounted on an equipment rack/attachment. The system will then be tested in test field in the area around Rennerod.
Prof. Dr. André Rein
Werdegang
- Studium der Informatik an der THM in Gießen
- Tätigkeit beim Frauenhofer Institut für sichere Informationstechnologie
- Ausübung von unterschiedlichen Positionen und Themengebiete beim Telekomausrüster Huawei
- Promotion 2018 an der Universität Bremen, im Themenbereich der IT-Sicherheit
- Professor an der THM seit 2019 im Themenbereich IT-Sicherheit, zudem der IT-Sicherheitsbeauftragte der Hochschule
Schwerpunkte
- Feld der IT-Sicherheit, besonders angewandte Krypthographie, Trusted Computing, Sicherheitsarchitekturen und Konzepte, sowie System- und Plattformsicherheit
- Außerhalb der IT-Sicherheit, Betriebssysteme (primär Linux) und systemnahe Programmierung
Projekte
Prof. Dr. Nina Rudigkeit
Werdegang
Schwerpunkt
Projekte
M.A.M.U.T.-Robotics ist eine studentische Arbeitsgruppe, die sich hauptsächlich mit dem Entwurf, der Entwicklung und dem Einsatz von mobilen Robotern beschäftigt. Die Arbeitsgruppe besteht aus Mitglieder der Fachbereiche Elektrotechnik, Maschinenbau und Informatik. Gemeinsam arbeiten sie an der Weiterentwicklung des M.A.M.U.T. Roboters, der in Zukunft bedürftige Landschaftszonen autonom bepflanzen soll.
Weiterhin nimmt die Arbeitsgruppe regelmäßig am EUROBOT-Wettbewerb teil.
Prof. Dr. Christian Überall
Werdegang
- Studium an der THM (damals noch FH Gießen-Friedberg)
- globale Strategien für die Umsetzung von Industrie 4.0 in einem Konzern (>70.000 Mitarbeiter) mitentwickelt
- Zuständig für die Strategie und Umsetzung von Industrie 4.0 in Europa
Schwerpunkte
- Industrie 4.0 / Digitalisierung
- Business Analytics
- Usability unter Berücksichtigung des demographischen Wandels
Projekte
Smart Factory Mittelhessen
Die Smart Factory Mittelhessen (oder kurz SFM) ist eine reale Fabrik, welche Prof. Dr. Überall mit seinen Mitarbeiter/innen an der THM im Rahmen eines EU-Projekts aufbaut. Detaillierte Informationen sind unter: Smart Factory Mittelhessen zu finden.
Das Forschungsprojekt wird über eine Dauer von drei Jahren finanziert und endet im April 2023.
Innerhalb des Forschungsprojekts arbeiten bis zu 10 Studierende. Ein wissenschaftlicher Mitarbeiter mit Promotionsabsicht und ein Laboringenieur ergänzen das Team.
Dr. Michael Kreutzer
Werdegang
- 2005 Diplom im Fachgebiet Informatik mit dem Schwerpunkt „technisch wissenschaftliche Anwendungen“. Diplomarbeit „Entwicklung eines Steuerungssystems für Teleroboter“
- 2007 Master of Science in Computer-Science, Masterthesis “Entwicklung eines optischen 3D-Messsystems”
- Seit 2005 wissenschaftlicher Mitarbeiter an der THM. Seither Mitwirkung an zahlreichen Drittmittel-Forschungsprojekten. Später auch Einsatz in der Lehre
- 2016 Promotion in Kooperation mit der TU-Clausthal. Thematik: „Entwicklung von hochgenauen optischen Positionssensoren für industrielle Roboter“
Schwerpunkt
- Optische Messtechnik
- Eingebettete Systeme
- Automatisierungstechnik
- Mechatronik
Abschlussarbeiten / Projekte
Marcel Bartholet
Werdegang
- 2015 - 2018 - Bachelor of Science Informatik, Technische Hochschule Mittelhessen
- 2018 - 2020 - Master of Science Informatik, Technische Hochschule Mittelhessen
- 2019 - 2020 - Studentische Hilfskraft, Smart Factory Mittelhessen
- Seit 2020 Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Smart Factory Mittelhessen
- Seit 2022 Dozent an der THM (diverse Module im Bereich Industrie 4.0)
- Seit 2022 Doktorand am FCMH in Kooperation mit der Philipps-Universität Marburg
Schwerpunkte
Industrie 4.0, Manufacturing Execution Systems, Automatisierung, IoT- & M2M-Protokolle
Projekte
Für Projekt- und Abschlussarbeiten in meinem Schwerpunktbereich bin ich jederzeit offen. Diese werden üblicherweise mit Absprache von Prof. Dr. Überall in der Smart Factory Mittelhessen durchgeführt. Kommen Sie gerne auf mich zu.
Jakob Czekansky (Doktorand)
Werdegang
- 2016 - 2020 Lehrbeauftragter an der THM
- 2018 Bachelor of Science im Studiengang Ingenieur-Informatik mit dem Thema
"Ein ARM-basiertes Ultraschall-Richtlautsprecher-System mit integrierter Bewegungsdetektion" - 2020 Master of Science im Studiengang Ingenieur-Informatik mit dem Thema
"Konzeption und Realisierung der Hardware und Software eines autonomen Modellfahrzeugs". - Seit 2020 Wissenschaftlicher Mitarbeiter & Lehrkraft für besondere Aufgabe an der THM.
Schwerpunkte
- Computer Vision
- Machine Learning
- Eingebettete Systeme
- Sensorik
- Autonomes Fahren
- 3D-Druck
- mobile und Industrie-Robotik
Abschlussarbieten / Projekte
Moritz Schauer (Doktorand)
Werdegang
- 2017 Bachelor of Science im Studiengang Ingenieur-Informatik mit dem Thema "Methode zur Simulation von Nachlaufwegen von Industrierobotern" an der THM in Kooperation mit ABB Robotics
- 2020 Master of Science im Studiengang Ingenieur-Informatik mit dem Thema "Robot-Based Quality Check of Clean Chicken Eggs using Computer Vision" an der THM in Kooperation mit GSK Vaccines
- Seit 2020 Projektmitarbeiter im Forschungsprojekt "Entwicklung einer Messmethodik zur Ermöglichung einer schnellen Bestimmung von Holzart und -herkunft anhand von Jahrring- und Farbanalysen"
- Seit 2020 zudem Lehrkraft für besondere Aufgaben an der THM
Schwerpunkte
- Robotik
- Computer Vision
- 3D-Messtechnik
- Machine Learning
Abschlussarbeiten / Projekte
Florian von Zabiensky (Doktorand)
Werdegang
- 2013 Bachelor of Science im Studiengang Ingenieur-Informatik mit dem Thema „Portierung des UVM Memory Managements System auf den Eco32“ an der THM
- 2015 Master of Science im Studiengang Informatik mit dem Thema „Entwicklung eines Condition-Monitoring Systems über ein Sensornetzwerk mit energiesparenden Sensorknoten“ an der THM
- Seit 2016 Lehrkraft für besondere Aufgabe an der THM
Schwerpunkte
- Bildverarbeitung
- Eingebettete Systeme
- Elektronik
Abschlussarbeiten / Projekte
