Universität Stuttgart – Institut für Signalverarbeitung und Systemtheorie (ISS)
Das Institut für Signalverarbeitung und Systemtheorie (ISS) der Universität Stuttgart befasst sich mit Methoden und Anwendungen der Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens (ML). Ein Schwerpunkt der methodischen Entwicklung ist die modellbasierte Signalverarbeitung wie Detektion von Ereignissen, Schätzung von Parametern, Fusion von verschiedenen Sensoren, Identifikation von Systemen bis hin zur blinden Signaltrennung. Der zweite Schwerpunkt ist datenbasiertes maschinelles Lernen, insbesondere Deep Learning. Er umfasst Entwurf und Untersuchung von diskriminativen Mododellen (Klassifikation, Regression), generativen Modellen (VAE, GAN) und DNNs für Representationslernen. Methoden wie Anomalydetektion, aktives Lernen, Transfer Learning, kontinuierliches Lernen, semiüberwachte und unüberwachte Domainadaption und kausale Modelle stehen im Fokus unserer Untersuchungen.
Neben der methodischen Entwicklung werden die entwickelten Verfahren in verschiedenen Anwendungsgebieten erprobt und eingesetzt, z.B. in Automotiveanwendungen (semantische Bildsegmentierung, Automotiveradar, Detektion von Fahrermüdigkeit, …), medizinischen Anwendungen (semantische Organsegmentierung von CT/MRT-Bildern, Bewegungskorrektur mit GAN, bildgestützte medizinische Diagnose, …), für intelligente Systeme für die Energiewende (automatische Defektdiagnose von Solarzellen, Nonintrusive Load Monitoring,etc.), für automatische Qualitätsvorhersage in Produktionsprozessen sowie für intelligentes Testen vom Halbleitersystemen.