Verstärkte KI-Forschung für Lokalisierung und Vernetzung am Fraunhofer IIS

Christopher Mutschler ist seit 14 Jahren am Fraunhofer IIS tätig und leitete seit 2020 die Abteilung »Präzise Lokalisierung und Analytics« am Standort des Fraunhofer IIS im Nürnberger Nordostpark. Mutschler studierte Informatik an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) und promovierte 2014 ebenfalls in diesem Bereich. Er ist bis heute am Lehrstuhl für Maschinelles Lernen und Datenanalytik der FAU als Lehrbeauftragter für Reinforcement Learning tätig. Sein Forschungsschwerpunkt ist das Maschinelle Lernen an der Schnittstelle zu funkbasierten Lokalisierungssystemen. Diese Aktivitäten und sein hohes wissenschaftliches Engagement bei führenden KI-Konferenzen und in relevanten Gremien, wie z.B. der International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation IPIN, machen ihn zum »Perfect Match« an der Spitze des Bereichs.

»Mit Christopher Mutschler konnten wir einen engagierten Nachfolger für den Bereich Lokalisierung und Vernetzung gewinnen, der die Balance zwischen wissenschaftlicher Exzellenz und klarer Fokussierung auf den für Fraunhofer essenziellen Technologie-Transfer-Auftrag als Ziel hat«, beschreibt ihn Prof. Alexander Martin, Institutsleiter am Fraunhofer IIS mit der Zuständigkeit für den Standort Nürnberg.

Größerer Schwerpunkt auf KI und Maschinelles Lernen

Der Bereich entwickelt Technologien zur Lokalisierung und Vernetzung von Personen und Objekten und ist wichtige Anlaufstelle für Innovationen und Entwicklungen funkbasierter Industrie-, Mobilitäts- und IoT-Anwendungen – von der satellitenbasierten bis hin zur Nahfeld-Ortung und intelligenter Vernetzungstechnologien. »Gerade in digitalen Transformationsprozessen und neuen mobilen Anwendungen können und konnten die Teams des Bereichs mit Entwicklungen wie mioty, 5G-Lokalisierung, Galileo PRS (Public Regulated Service)-Empfängern, Energy Harvesting und KI ihre Stärken zeigen. Dass wir nun mit meinem Nachfolger Christopher Mutschler einen Spezialisten für KI/ML gefunden haben, der unsere Themen zusammen mit unseren Mitarbeitenden auch weiterhin optimal für die Zukunft aufstellen kann, freut mich sehr«, so Dr. Günter Rohmer.

Entwicklung resilienter IoT-Systeme

Die hohe Nachfrage nach eingebetteten flexiblen Systemen in Industrie, Wirtschaft und für den täglichen Einsatz steigt mit der Verfügbarkeit funkbasierter Technologien und Umgebungsbedingungen. Damit stehen hybride Funksysteme, die sich modular und flexibel an die jeweiligen Anforderungen anpassen lassen, ganz oben auf der Wunschliste für Szenarien in der Mensch-Maschine-Interaktion, oder für automatisierte oder autonome Fahrzeuge. »Mit geeigneten ML/KI und in Zukunft auch durch Quantencomputing gestützten Modellen und Verfahren können hier schneller, präziser und effizienter als bisher geeignete Lokalisierungstechnologien entwickelt und eingesetzt werden. Systeme können so je nach wechselndem Umfeld lückenlos Personen oder auch Objekte erkennen. Vernetzte Sensoren, die unabhängig von Cloud-Anbindung oder Stromzuführung über Edge AI-Technologien bzw. Energy Harvesting funktionieren, bieten hier nicht nur einen wichtigen Beitrag für die Sicherheit und Nachhaltigkeit von IoT-Systemen, sondern machen sie auch resilient gegen Ausfälle, Angriffe oder Veränderungen im Gesamtkontext«, erläutert Mutschler die Ausrichtung der Forschungs- und Entwicklungsarbeiten für den Bereich Lokalisierung und Vernetzung.