Exzellenzprogramme
Laufende Programme
ERC Proof of Concept Grant | Prof. Jan Peters
| AssemblySkills | |
|---|---|
|
Das ERC-Proof-of-Concept-Projekt „AssemblySkills“ baut auf den Methoden der künstlichen Intelligenz auf, die im Rahmen des ERC Starting Grants „SKILLS4ROBOTS – Policy Learning of Motor Skills for Humanoid Robots“ entwickelt wurden. Dieses Projekt führte zu einer strukturierten, modularen Steuerungsarchitektur, die das Potenzial hat, das Roboterlernen auf komplexere Aufgaben in der realen Welt zu skalieren. In dieser modularen Steuerungsarchitektur werden elementare Bausteine – Bewegungsprimitive genannt – gleichzeitig angepasst, sequenziert oder koaktiviert, um die Aufgaben des Roboters zu erfüllen. Ziel des nun mit dem Proof of Concept Grant ausgezeichneten Vorhabens „AssemblySkills“ ist es, diese Module zu einem kompletten Softwarepaket zusammenzufassen, das anwendungsgesteuerten Robotern das Erlernen neuer Fähigkeiten – insbesondere bei Montageaufgaben – ermöglicht. Die Forschung im Rahmen des Grants zielt auf ein kosteneffektives, neuartiges maschinelles Lernsystem ab, das das Potenzial von Fertigungsrobotern freisetzen kann, indem es sie in die Lage versetzt, parametrisierte Bausteine, wie zum Beispiel Bewegungsprimitive, auswählen, anpassen und sequenzieren zu lernen. Der Ansatz des Forschungsteams um Professor Jan Peters ist insofern einzigartig, als dass er mehr als nur eine einzige gewünschte Bahn erfassen kann, wie dies bei konkurrierenden Ansätzen der Fall ist, die Anpassung von Richtlinien erspart, nur wenige Daten benötigt und dem Roboterbedienenden die Lösung erklären kann. |
Prof. Jan Peters, Ph.D. Fachgebiet Intelligent Autonomous Systems |
ERC Consolidator Grant | Prof. Stefan Roth
| RED – Robust, Explainable Deep Networks in Computer Vision | |
|---|---|
|
Ziel des Projektes ist die Entwicklung von Methoden, die die Bildanalyse mit künstlichen neuronalen Netzwerken (Deep Networks) robuster und nachvollziehbarer machen. Dadurch soll das Vertrauen in Methoden des Maschinellen Lernens in der Bildanalyse steigen, zum Beispiel im Kontext selbstfahrender Autos. Am Ende soll eine Art Werkzeugkasten mit Architekturen, Algorithmen und Praktiken für tiefe neuronale Netze entstehen, der den Einsatz von Computer Vision in Anwendungen ermöglicht, in denen wenig Fehlertoleranz besteht, nur eine kleine Trainingsdatenbasis verfügbar, und das Vertrauen durch den Nutzer entscheidend ist. |
Prof. Stefan Roth, Ph.D. Visual Inference Lab Funding duration: 2020 – 2025 Projektinformationen bei CORDIS |
ERC Starting Grant | Prof. Thomas Schneider
| PSOTI – Privacy-preserving Services On The Internet | |
|---|---|
|
Das Hauptziel von „PSOTI“ ist es, Privatsphäre-schützende Dienste für alltäglich genutzte Internetanwendungen wie Datenspeicherung, Online-Umfragen und E-Mail-Kommunikation zu entwickeln. Diese Dienste sollen umfangreiche Funktionen unterstützen und es ermöglichen, Daten sicher und effizient zu speichern, abzurufen, zu durchsuchen und zu verarbeiten. Hierdurch werden die DSGVO-Konformität und somit die Grundrechte auf Privatsphäre und Schutz personenbezogener Daten gewahrt. Geplant ist die Entwicklung eines praktikablen Systems für sichere Mehrparteienberechnungen, das auch für die geschützte Verarbeitung anderer sensibler Daten genutzt werden kann, wie zum Beispiel im Bereich der Genomik oder des Maschinellen Lernens. Darüber hinaus werden Protokolle für private Suchanfragen entwickelt, die selbst die Struktur von Anfragen verbergen und in verschiedenen Anwendungsfällen zum Einsatz. |
Prof. Dr.-Ing. Thomas Schneider Fachgebiet Praktische Kryptographie und Privatheit Funding duration: 2020 – 2025 Projektinformationen bei CORDIS |
ERC Starting Grant | Prof. Jan Peters
| SKILLS4ROBOTS – Policy Learning of Motor Skills for Humanoid Robots | |
|---|---|
| The goal of SKILLS4ROBOTS is to develop an autonomous skill learning system that enables humanoid robots to acquire and improve a rich set of motor skills. This robot skill learning system will allow scaling of motor abilities up to fully anthropomorphic robots while overcoming the current limitations of skill learning systems to only few degrees of freedom. To achieve this goal, it will decompose complex motor skills into simpler elemental movements – called movement primitives – that serve as building blocks for the higher-level movement strategy and the resulting architecture will be able to address arbitrary, highly complex tasks – up to robot table tennis for a humanoid robots. Learned primitives will be superimposed, sequenced and blended. |
Prof. Jan Peters, Ph.D. Fachgebiet Intelligent Autonomous Systems Funding duration: 2015 – 2021 Projektinformationen bei CORDIS |
ERC Proof of Concept Grant | Prof. Mira Mezini
| REScala – A Programming Platform for Reactive Data-intensive Applications | |
|---|---|
|
REScala is a reactive language which integrates concepts from event-based and functional-reactive programming into the object-oriented world. REScala supports the development of reactive applications by fostering a functional and declarative style which complements the advantages of object-oriented design. REScala is a Scala library for functional reactive programming on the JVM and the Web. It provides a rich API for event stream transformations and signal composition with managed consistent up-to-date state and minimal syntactic overhead. It supports concurrent and distributed programs. |
Prof. Dr.-Ing. Mira Mezini Software Technology Group Funding duration: 2019 – 2021 Projektinformationen bei CORDIS |
Emmy Noether-Nachwuchsgruppe | Prof. Sebastian Faust
| Kryptographie jenseits des Black-box Modells |
|
|---|---|
|
Der gegenwärtige Stand der kryptographischen Forschung benutzt mathematische Sicherheitsmodelle, die neben einer formalen Definition von gewünschten Sicherheitseigenschaften, insbesondere eine Sicherheitsanalyse basierend auf mathematischen Beweisen zu lassen. Wir werden das aktuelle Black-box Modell erweitern, und beweisbar sichere kryptographische Gegenmaßnahmen entwickeln, die ein höheres Maß an Sicherheit gewährleisten, wenn die Qualität von Zufallszahlen schlecht ist und Seitenkanalangriffe möglich sind. Des Weiteren werden wir Werkzeuge vorstellen, die den Implementationsprozess von kryptographischen Algorithmen fehlerresistenter macht. |
Prof. Dr. Sebastian Faust Angewandte Kryptographie Förderung: DFG, seit 2015 Projekt Details bei GEPRIS |
Abgeschlossene Programme
Exzellenzinitiative | Graduate School Computational Engineering
Graduate School Computational Engineering
(Exzellenzinitiative des Bundes und der Länder)
The Graduate School of Excellence Computational Engineering (CE) at the Technische Universität (TU) Darmstadt has been recognized as a center for top-level research and scientific excellence by the highly competitive 'Excellence Initiative' of the German Federal and State Governments. The Graduate School enables PhD students to develop their scientific skills in a focused way, and to cooperate under optimal conditions in a highly stimulating interdisciplinary environment.
ERC Consolidator Grant | Prof. Patrick Eugster
LiVeSoft – Lightweight Verification of Software
LiveSoft investigates static techniques to verify a subset of relevant and failure-prone aspects of distributed software interaction between components in a way which is lightweight and can be integrated with compilation. A main challenge is to support different system and failure models including emerging hardware trends such as hardware transactional memory and non-volatile memory rather than hardwiring specific notions of (a)synchrony and failures.
Funding duration: 2014 – 2019
Prof. Patrick Eugster, PhD,
ERC Advanced Grant | Prof. Mira Mezini
PACE – Programming Abstractions for Applications in Cloud Environments
PACE will deliver first-class linguistic abstractions for expressing sophisticated correlations between data/events to be used as primitives to express high-level functionality. Armed with them, programmers will be relieved from micromanaging data/events and can turn their attention to what the cloud has to offer. Applications become easier to understand, maintain, evolve and more amenable to automated reasoning and sophisticated optimizations. PACE will also deliver language concepts for large-scale modularity, extensibility, and adaptability for capturing highly polymorphic software services.
Funding duration: 2013 – 2018
Prof. Dr.-Ing. Mira Mezini,
ERC Starting Grant | Prof. Stefan Roth
VISLIM – Visual Learning and Inference in Joint Scene Models
This ERC-funded project is concerned with the joint estimation of several scene attributes from one or more images, with the aim of leveraging their dependencies. The project covers aspects of modeling, learning and inference (in) such models.
Funding duration: 2013 – 2018
Prof. Stefan Roth, PhD,
Heisenberg-Professur | Prof. Marc Fischlin
Heisenberg BBQCrypt
The purpose of the Heisenberg-Program is to “provide outstanding researchers who fulfil the requirements for appointment to a long-term professorship with the opportunity to prepare for a leading position in science and research and to use the time to work on an advanced research topic…„ (DFG)
The goal of the research project “Scrutinizing Black-Box Separations in (Quantum) Cryptography” (BBQCrypt)“ is to burst open the doors to new design methods for cryptographic protocols, overcoming widely-accepted limitations due to black-box separation results. Non-black-box results are at a very early stage of scrutiny, and black-box separations are still viewed as strong evidence that some limitations are inherent, especially in the area of practical cryptographic constructions. This confined way of thinking, however, forecloses ambitious efforts to find solutions beyond the current state of knowledge. The project should therefore help to overcome this narrow view and to break new ground for cryptographic tools and constructions.
Prof. Dr. Marc Fischlin,
Lichtenberg-Professur der Volkswagen-Stiftung | Prof. Iryna Gurevych
Lichtenberg-Professorin Iryna Gurevych beschäftigt sich mit Methoden der Sprachverarbeitung bei „E-Learning 2.0“.
Beim „E-Learning 2.0“ verschwindet die klassische Unterscheidung zwischen Lehrer*innen und Lernenden. Die Lernenden werden selbst zu Wissenslieferant*innen und Autor*innen in Wikis, Blogs und Podcasts. Damit diese neuen Wissensquellen sinnvoll ausgewertet werden können, ist es notwendig, die Technologien der automatischen Sprachverarbeitung im E-Learning weiter zu entwickeln. Hier setzt die neue Lichtenberg-Professur an: Iryna Gurevych, die ursprünglich aus der Sprachwissenschaft kommt, kann ihre linguistische Kompetenz in der neuen Professur optimal mit der Informatik verknüpfen. E-Learning stellt nämlich besonders für die automatische Sprachverarbeitung eine Herausforderung dar. Denn die Sprache der Web-Autor*innen ist nicht selten fehler- und lückenhaft sowie unstrukturiert. Ein Problem, dass jeder kennt, der schon einmal im Internet etwas gesucht hat: Welche Suchbegriffe soll man eingeben? Eine falsche Entscheidung führt schnell zu Unmengen an irrelevanten Suchergebnissen, in denen die gesuchte Information unweigerlich untergeht.
Die Volkswagenstiftung bewilligte insgesamt 5,6 Millionen Euro für die Einrichtung von fünf Lichtenberg-Professuren an deutschen Universitäten. Die Lichtenbergprofessuren der Volkswagenstiftung richten sich in erster Linie an herausragende Nachwuchswissenschaftler*innen, die mit ihrer Arbeit in einem innovativen Feld auf sich aufmerksam gemacht haben.
Prof. Dr. Iryna Gurevych
Emmy Noether-Nachwuchsgruppe | Prof. Eric Bodden
Förderung: DFG, seit 2012
Professor Dr. Eric Bodden
Universität Paderborn, Heinz Nixdorf Institut
Fachgruppe Softwaretechnik
Emmy Noether-Nachwuchsgruppe | Prof. Marc Fischlin
Minimizing Cryptographics Assumptions
Förderung: DFG, 2006 – 2011
Prof. Dr. Marc Fischlin,
Emmy Noether-Nachwuchsgruppe | Prof. Michael Goesele
Exakte Szenenrekonstruktion aus extrem großen Bildmengen
Förderung: DFG, 2009- 2016
Prof. Dr.-Ing. Michael Goesele
Emmy Noether-Nachwuchsgruppe | Prof. Iryna Gurevych
Emmy Noether-Nachwuchsgruppe | Prof. Kristof Van Laerhoven
Long-Term Activity Recognition with Wearable Sensors
Förderung: DFG, 2009- 2017