Prof. Dr. Wolfram Burgard

Es zeichnet uns aus, dass wir sehr konsequent statistische Ansätze verfolgen, z.B. mit Wahrscheinlichkeitsrechnung. Dadurch hat sich gezeigt, dass die entwickelten Systeme sehr robust werden; bisher gibt es nichts Besseres als diese statistischen Ansätze. Wir arbeiten mit "schöner Mathematik": Alles ist mathematisch berechenbar und das gibt uns die Möglichkeit, gut zu argumentieren. Dadurch entstehen Systeme, die besser sind als andere. Z.B. unsere Kartierungsverfahren (Roberter kartieren ihre Umgebung) gelten als "State of the Art". Es gibt nur wenige Ansätze, die damit konkurrieren können.

Es ist immer sehr faszinierend, dass man sehen kann, was aus den Algorithmen werden kann. Man sieht nicht nur irgendwelche Zahlenkolummnen am Bildschirm, sondern tatsächlich etwas "Kleines", dem ich ansehen kann, wie gut es ist.

Es werden Grundlagen vermittelt; die Techniken werden aber nicht nur in der Robotik angewandt. Auch auf Robotern sind eingebettete Systeme (z.B. Navigationseinheiten (Kompass), Measurement Units (Bewegungs­messer)). Das gleiche wird aber auch bei Telefonen, GPS-Einheiten oder der Wii (bei den Beschleunigungssensoren) eingesetzt. Die Art und Weise, wie man diese Sensordaten interpretiert, ist genauso wie in der Robotik. Beispielsweise kann man sich einen Datenanzug vorstellen, als ob man 27 von solchen Wiis am Körper trägt.
Das Interessante hierbei ist die vielfältige Anwendung - nicht nur in der Robotik, sondern z.B. für Computerspiele.

Die Teilnehmer erhalten ein tieferes Verständnis darüber, wie man Sensordaten verarbeitet:
Was sind vernünftige Verfahren um das zu tun? Wie kann man Messergebnisse von Sensordaten auf eine optimale Art und Weise kombinieren?
Sobald der Teilnehmer beruflich mit Sensordaten zu tun hat, werden ihm in einigen Bereichen die Augen geöffnet, so dass er ein bisschen mehr versteht, was da eigentlich passiert. Dann hat er eventuell unmittelbar eine Idee, wie man Dinge verbessern kann. Hier gibt es auch Schnittstellen zu Elektrotechnik oder Maschinenbau.

Die Unternehmen profitieren davon, dass die Technologien transferiert werden. Die Teilnehmer bekommen Ideen, wie man Produkte verbessern kann (oder wie man bestimmte Sensoren einsetzen und verwenden kann) - das ist ein echter Gewinn für die Unternehmen.

Die Konstellation hier an der Uni ist so, dass wir wirklich ein herausragendes Studienprogramm haben: Durch die Anbindung an (Groß-) Forschungsprojekte kann man sehen, dass hier Inhalte vermittelt werden, die zeitnah und am Stand der Forschung orientiert sind.
An der Uni Freiburg hat man die Chance, viel stärker in Forschung eingebunden zu sein, als an anderen Standorten. Die Anbindung an aktuelle Forschungsthemen fehlt an dem meisten Universitäten.
Man wird hier von Leuten gelehrt, die auch wirklich auf diesen Gebieten forschen, und die das dementsprechend viel besser transportieren können.
Uns zeichnet außerdem die Kombination Mikrosystemtechnik und Informatik, wo in beiden Bereichen Top-Leute sind, aus.
Beispielsweise haben wir hier zwei Sonderforschungsbereiche - AVACS (Sicherheit in technischen Systemen) und Raumkognition (Navigation im Raum) - und zwei Graduiertenkollegs: Energy Harvesting und Embedded Microsystems. Hier gerade ist die Kopplung von Mikrosystemtechnik und Informatik; das ist genau das, worum es im Master Online IEMS geht.