Investigación e Innovación

Investigación aplicada para garantizar aplicaciones inmejorables en el futuro

Con el fin de convertirnos en un socio de digitalización excelente y mantener este estatus, XITASO realiza una fuerte inversión en investigación e innovación. Nuestro enfoque consiste en analizar de forma minuciosa los temas del futuro junto con los miembros del mundo académico y de la industria, así como en elaborar posibles aplicaciones, tanto para nosotros como para nuestros socios. De este modo, ofrecemos el espacio que se necesita para la mejor investigación aplicada posible y para establecer una relación perfecta con los mercados actuales y del futuro.

La excelencia científica, así como el intercambio nacional e internacional con la comunidad científica, forman parte de la investigación en XITASO, al igual que el trabajo autoorganizado en un equipo de investigación ágil e interempresarial. De hecho, estamos convencidos de que así es como la investigación de hoy puede generar las innovaciones del mañana.

LO QUE NOS IMPULSA

ESTAS SON NUESTRAS AREAS TECNOLOGICAS

Ingeniería de software centrada en las personas

El objetivo de nuestra investigación es desarrollar mejor sistemas de software valiosos y sostenibles, lo que también requiere la evolución constante de los métodos, las herramientas y los principios de la ingeniería de software.

Inteligencia artificial (IA) y optimización

El uso y la combinación de diferentes tecnologías de IA y de optimización presenta un enorme potencial a la hora de mejorar los sistemas técnicos, pero también para perfeccionar la propia ingeniería de software. Uno de los objetivos en este ámbito es integrar los conocimientos y los modelos de dominios existentes con los métodos basados en datos y explorar así su potencial de aplicación.

El Internet de las cosas (IoT) y 5G

Las arquitecturas y tecnologías del IoT son una base fundamental para las futuras mejoras de los procesos y los nuevos modelos de creación de valor. En este contexto, las futuras infraestructuras de comunicación, como el 5G, permiten la introducción de nuevos patrones de diseño e interacción para sistemas que hacen un uso intensivo de software y, por ello, estamos investigando y promoviendo su potencial.

Robótica autónoma

En el futuro, los robots serán cada vez más autónomos y los encontraremos cada vez en más ámbitos de nuestra vida: así, no solo los veremos en la industria, sino también, por ejemplo, en la logística, la agricultura, la sanidad e incluso en nuestra vida cotidiana. Por este motivo, en XITASO estamos investigando cómo deben ser las soluciones de software para sistemas robóticos autónomos seguros que, además, cumplan las expectativas y presenten un manejo intuitivo.

Realidad extendida

Las tecnologías 3D y de realidad extendida prometen a los usuarios una experiencia inmersiva. No obstante, requieren un diseño interactivo novedoso, así como arquitecturas de sistema adecuadas que puedan utilizarse como enlace ideal entre el mundo físico y el digital.

Seguridad por diseño

La interconexión continua exige volver a evaluar la protección contra ataques de los sistemas técnicos y, además, requiere métodos y tecnologías adecuados para la creación de soluciones informáticas fiables y seguras.

ESTOS SON ALGUNOS DE LOS PROYECTOS EN CURSO

T3: Test the Test

El proyecto de investigación «Test the Test» (T3) se ha impuesto como objetivo evaluar automáticamente la eficacia de las pruebas de modelos, de software y de hardware y, de este modo, mejorar la calidad de dichas pruebas. La inyección de defectos y las mutaciones se utilizan para introducir errores de manera deliberada y sistemática en interfaces de hardware, así como en códigos y en modelos del sistema, con el fin de evaluar la calidad y la eficacia de las pruebas a la hora de identificar estos errores. Al final, la mejora de la calidad de las pruebas ayuda a cumplir los requisitos de calidad cada vez más exigentes de los sistemas integrados.

AIPE: Puesta en servicio automatizada a través de la perpetuación de los conocimientos especializados

El objetivo del proyecto «Puesta en servicio automatizada a través de la perpetuación de los conocimientos especializados» (AIPE, por sus siglas en alemán) consiste, por un lado, en automatizar el ajuste preciso de los parámetros de las máquinas mediante métodos de aprendizaje automático y, por otro lado, en perpetuar los conocimientos especializados, también de forma automática, para poder mantenerlos a pesar del cambio demográfico. Así, la combinación de estas dos áreas permite simplificar y acelerar los procesos de aprendizaje automático con la ayuda de los conocimientos especializados. Por ejemplo, el proyecto investiga la impresión en 3D como sustituto de los procesos de fabricación que dependen de las influencias ambientales.

ESTAS SON ALGUNAS DE NUESTRAS PUBLICACIONES

2022

A Closer Look at Sum-based Embedding Aggregation for Knowledge Graphs Containing Procedural Knowledge.
Richard Nordsieck, Michael Heider, Anton Hummel, Jörg Hähner.
6th International Workshop On Deep Learning For Knowledge Graphs (DL4KG) at the 21th International Semantic Web Conference (ISWC 2022).
Descargar PDF (inglés)
Towards Conceptual and Procedural Models of Operator Knowledge in Industrial Information Models.
Richard Nordsieck, Anton Hummel, Michael Heider, Alwin Hoffmann, Jörg Hähner.
First International Workshop On Semantic Industrial Information Modelling (SemIIM) at the 19th Extended Semantic Web Conference (ESWC 2022).
Descargar PDF (inglés)
Reliability-Based Aggregation of Heterogeneous Knowledge to Assist Operators in Manufacturing.
Richard Nordsieck, Michael Heider, Alwin Hoffmann, Jörg Hähner.
2022 IEEE 16th International Conference on Semantic Computing (ICSC).

2021

Learning Classifier Systems for Self-Explaining Socio-Technical-Systems.
Michael Heider, Richard Nordsieck, Jörg Hähner.
Proceedings of the LIFELIKE 2021 – 9th Edition in the Evolution of the Workshop Series of Autonomously Learning and Optimizing Systems (SAOS).
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CAD-based Grasp and Motion Planning for Process Automation in Fused Deposition Modelling.
Andreas Wiedholz, Michael Heider, Richard Nordsieck, Andreas Angerer, Simon Dietrich, Jörg Hähner.
International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO).
Enlace (inglés)
Knowledge Extraction via Decentralized Knowledge Graph Aggregation.
Richard Nordsieck, Michael Heider, Anton Winschel, Jörg Hähner.
IEEE International Conference on Semantic Computing (ICSC).
Enlace (inglés)

2020

Evaluating the Effect of User-Given Guiding Attention on the Learning Process.
Richard Nordsieck, Michael Heider, Andreas Angerer, Jörg Hähner.
IEEE International Conference on Autonomic Computing and Self-Organizing Systems (ACSOS).
Enlace (inglés)
Interactive Knowledge-Guided Learning.
Richard Nordsieck & Jörg Hähner.
IEEE International Conference on Autonomic Computing and Self-Organizing Systems Companion (ACSOS-C).
Enlace (inglés)
Opportunities and Limitations of Mixed Reality Holograms in Industrial Robotics.
Michael Filipenko, Andreas Angerer, Alwin Hoffmann, Wolfgang Reif.
Factory of the Future: How to digitalize the robot-aided manufacturing process in Industry 4.0? Part of the 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS).
Descargar PDF (inglés)

2019

Towards Automated Parameter Optimization by Persisting Expert Knowledge.
Richard Nordsieck, Michael Heider, Andreas Angerer, Jörg Hähner.
International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO).
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2018

partsival – Collision-based Particle and many-body Simulations on GPUs for Planetary Exploration Systems.
Roy Lichtenheldt, Simon Kerler, Andreas Angerer, Wolfgang Reif.
Joint International Conference on Multibody System Dynamics (IMSD).
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