Dr. Felix Hildebrand

Erzählen Sie doch mal: was fasziniert Sie an der Forschung?
Forschung bedeutet für mich, neue Lösungen zu suchen. Der Weg zu diesen Lösungen führt über die Auseinandersetzung mit neuen, spannenden und oft unerwarteten Fragestellungen, beinhaltet immer Umwege und Sackgassen und erfordert eine Mischung aus Neugierde, Kreativität und Durchhaltevermögen. Diese Prozesse werden nie langweilig, man lernt immer dazu, trifft inspirierende Menschen und ist am Puls der Zeit. Und es ist sehr befriedigend, wenn die gefundenen Lösungen am Ende eines unserer Produkte verbessern.

Was macht die Forschung bei Bosch besonders?
Einzigartig an der Forschung bei Bosch ist für mich die Kombination aus Breite und Tiefe: Auf der einen Seite arbeiten in der Forschung aufgrund des großen Spektrums an technisch anspruchsvollen Produkten Expertinnen und Experten unterschiedlichster wissenschaftlicher Fachgebiete, die sich je nach Fragestellung in interdisziplinären Teams zusammenfinden. Auf der anderen Seite scheuen wir uns nicht davor, auch große und sehr komplexe Fragen anzugehen, wenn diese für den Erfolg unserer Produkte entscheidend sind.

Woran forschen Sie bei Bosch?
Ich beschäftige mich mit der Frage, wie man im Bereich der computergestützten Materialwissenschaften Domänenwissen wie etwa physikalische Modelle mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) verbinden kann. Eine Anwendung dafür ist die automatisierte Prozessierung von materialwissenschaftlichen Texten mit Hilfe von KI unter Ausnutzung von Domänenwissen. Ein anderer Schwerpunkt ist die „hybride“ Materialmodellierung, die KI-basierte und physikalisch basierte Modellierungsansätze kombiniert.

Was sind die größten wissenschaftlichen Herausforderungen in Ihrem Forschungsfeld?
Obwohl die Bereiche der computergestützten Materialmodellierung und der künstlichen Intelligenz jeweils sehr intensiv beforscht werden und große Fortschritte machen, ist die Betrachtung der Schnittstelle zwischen beiden Gebieten und damit auch der hybriden Methoden, die das große vorhandene Domänenwissen mit KI verknüpfen, noch sehr jung. Die große Frage ist, wie hybride Methoden unter gegebenen Bedingungen aussehen müssen, damit sie zu einer idealen Synergie beider Ansätze führen.

Wie werden Ihre Forschungsergebnisse zu "Technik fürs Leben"?
Mit Methoden wie der hybriden Materialmodellierung verfolgen wir das Ziel einer schnelleren und genaueren Vorhersage des Verhaltens von bestehenden und neuen, disruptiven Materialien in unseren Produkten. Solche Vorhersagen erleichtern und beschleunigen die Entwicklung von innovativen Produkten mit verbesserten oder ganz neuen Funktionen sowie höherer Zuverlässigkeit maßgeblich. So können wir unseren Kundinnen und Kunden neue und bessere Produkte schneller als bisher zur Verfügung stellen.