Timofey Kruglov, PhD

Erzählen Sie doch mal: was fasziniert Sie an der Forschung?
Das befriedigende Gefühl, etwas verstanden zu haben, das bisher noch niemand verstanden hat. Die russische Wissenschaft war im Gegensatz zur westlichen Wissenschaft immer schon und ist auch heute noch in vielen Belangen eine Sache für sich. Dieser Unterschied führt zu vielen Überraschungen. Zum Beispiel wurden Verfahren, die im Westen aufgrund mangelnden Vermarktungspotentials aufgegeben wurden, in Russland weiterentwickelt. Ungeachtet des wirtschaftlichen Werts wurden so ihre versteckten Vorteile aufgedeckt, und zwar in einem Forschungsstadium, das andernfalls nie erreicht worden wäre.

Was macht die Forschung bei Bosch besonders?
Bosch ist in der Forschung und Entwicklung international aufgestellt, u. a. in Russland, und erschafft Hightech-Produkte auf einer Reihe von technologischen Gebieten. Wir haben die einzigartige Möglichkeit, die Kreativität russischer Forschung auszuleben und in F&E-Kanälen in mehreren Forschungsfeldern einzubeziehen.

Woran forschen Sie bei Bosch?
Mit dem kürzlichen Aufkommen generativer neuronaler Netzwerke, wie Disentangled Variational Autoencoder, hat sich die Chance ergeben, neue Systeme zu konzipieren, die auf den Schultern von bisher gesammeltem Wissen stehen (Big Data). Neuronale Netzwerke verarbeiten verpixelte Bilder, während die technische Seite die vektorisierte topologische Darstellung mit einer bestimmten physikalischen Bedeutung behandelt. Beide miteinander zu verknüpfen ist mein Beitrag zu einem größeren Gemeinschaftsprojekt.

Was sind die größten wissenschaftlichen Herausforderungen in Ihrem Forschungsfeld?
Die Verwendung neuronaler Netzwerke eröffnet enorme Möglichkeiten beim Design neuer Geräte und Materialien. Die Kreativität des neuronalen Netzwerks ist so hoch und umfangreich wie der Datensatz, mit dem es trainiert wurde. Bei physischen Geräten oder Materialien stammt dieser Datensatz von zuvor modellierten oder tatsächlich realisierten Systemen. Doch können wir das von einer Gruppe von Systemen erhaltene Wissen auf eine andere Gruppe von Systemen übertragen oder zusammenführen? Wie ähnlich müssten diese Systeme hinsichtlich ihrer Funktion oder Topologie sein?

Wie werden Ihre Forschungsergebnisse zu "Technik fürs Leben"?
Viele Konsumgüter werden in Hinblick auf ihre Performance und Kosten „vollständig“ optimiert sein. Das bedeutet, sie werden den höchsten Wert für die Kunden haben, mit den wenigsten Materialien auskommen und am umweltfreundlichsten sein.