AIoT

Ich bin Forschungsingenieurin in der Gruppe „Dynamic Distributed Systems“. In dieser Funktion arbeite ich daran, dass Anwendungen auf Plattformen mit Rechenleistung ihre Anforderungen an die Servicequalität erfüllen. Mein Job ist deswegen besonders interessant, weil er an der Schnittstelle verschiedener Disziplinen liegt. Dazu gehören cyber-physische Systeme, die Architektur von Hochleistungsrechnern und die Echtzeit-Scheduling-Theorie. Der Fokus liegt auf dem Entwurf und der Bewertung von Verfahren und Mechanismen des Ressourcenmanagements, die korrekt geplant und formal fehlerfrei sind und dabei helfen, die zugrundeliegenden Plattformen effizient zu nutzen und gleichzeitig die besonderen Einschränkungen der Anwendung einzuhalten.

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 Senior Expert für Robuste Skalierbare Perzeption am Bosch Center for Artificial Intelligence. Meine Forschung ist getrieben durch den Wunsch, das Verständnis sowie die Robustheit und Anwendbarkeit der Deep-Learning-basierten Perzeption voranzutreiben. Insbesondere liegt mein Fokus auf der Evaluierung von neuronalen Netzen und der Steigerung ihrer Robustheit. Zwar liefern neuronale Netze bei der Klassifizierung von Daten aus der Verteilung für die sie trainiert wurden, exzellente Ergebnisse, doch bei Daten mit leicht abweichenden Eigenschaften sind die mit ihnen erzielten Ergebnisse oftmals nur unzureichend. Diese Schwäche auszumerzen ist entscheidend für die Anwendung einer auf neuronalen Netzen basierten Perzeption in sicherheitskritischen Bereichen wie dem automatisierten Fahren, wo sie zwangsläufig mit Situationen konfrontiert werden, die im Rahmen ihres Trainings weder durchgespielt noch vorhergesehen wurden.

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.

Ich bin Leiter des IoT@Life-Programms und Gruppenleiter für IoT & I4.0 im Bosch Research and Technology Center in China. Vor meiner Zeit bei Bosch war ich Assistenzprofessor an der Jiaotong-Universität Shanghai mit Schwerpunkt auf medizinischen Roboter- und Sensorsystemen. Promoviert habe ich am King's College in London, anschließend war ich als Postdoktorand an der Universität Southampton im Bereich Sensorsysteme und Lab-on-Chip tätig. Als Absolvent des Bosch Accelerator-Programms arbeite ich nicht nur bei gemeinsamen Entwicklungsarbeiten eng mit Produktbereichen zusammen, sondern befasse mich auch mit den Möglichkeiten zur Kommerzialisierung von IoT-Produkten und -Lösungen mit skalierbaren, reproduzierbaren und profitablen Geschäftsmodellen.