Forschung und Innovation

Angewandte Forschung für Best-in-Class Applikationen der Zukunft

Um exzellenter Digitalisierungspartner sein und bleiben zu können, investiert XITASO in Forschung und Innovation. Unser Ansatz ist es, Zukunftsthemen gemeinsam mit Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft intensiv zu beleuchten und mögliche Anwendungen für uns und unsere Partner herauszuarbeiten. So bieten wir den Raum für bestmögliche anwendungsnahe Forschung und einen Bezug zu heutigen und zukünftigen Märkten.

Wissenschaftliche Exzellenz sowie nationaler und internationaler Austausch mit der Wissenschafts-Community gehören zur Forschung bei XITASO ebenso wie selbstorganisiertes Arbeiten in einem agilen, firmenübergreifenden Forschungsteam. Wir sind überzeugt: So kann Forschung von heute Innovationen von morgen erzeugen.

Software Engineering

Das Ziel unserer Forschung ist, werthaltige und nachhaltige Software-Systeme besser entwickeln zu können. Dies erfordert auch die beständige Weiterentwicklung von Methoden, Werkzeugen und Prinzipien des Software Engineering.

Safety und Security

Durchgehende Vernetzung erfordert die Neubetrachtung von Betriebs- und Angriffssicherheit technischer Systeme und bedarf geeigneter Methoden und Technologien zur Konstruktion sicherer Software-Lösungen.

Cloud und Big Data

Cloud- und IoT-Plattformen sind Enabler service-basierter Geschäftsmodelle – im Forschungsfokus stehen technologische, ökonomische, rechtliche und ethische Aspekte solcher Lösungen.

3D und XR

3D- und eXtended-Reality-Technologien benötigen neuartiges Interaktionsdesign und passende Systemarchitekturen, um als ideale Verbindung zwischen physischer und digitaler Welt nutzbar zu sein.

KI und Machine Learning

Der Einsatz und die Kombination verschiedener KI- und Optimierungstechnologien hat großes Potenzial zur Verbesserung von technischen Systemen, aber auch des Software Engineering selbst.

New Work

Die künftige Arbeitswelt ist geprägt durch eine hohe Dynamik, Digitalisierung und Wertewandel. Neue Organisations- und Führungsformen können diese Komplexität beherrschen helfen – auch in Forschung und Lehre selbst.

Eine Auswahl an laufenden Projekten

T3 – Test the Test

Das Forschungsvorhaben “Test the Test” (T3) hat sich zum Ziel gesetzt, die Effektivität von Model-, Software- und Hardwaretests automatisiert zu bewerten und damit die Qualität der Tests zu verbessern. Mithilfe von Fault Injection und Mutationen werden Hardwareschnittstellen, Code und Systemmodelle absichtlich und systematisch mit Fehlern behaftet, um entsprechende Tests hinsichtlich ihrer Qualität und Effektivität beim Auffinden eben jener Fehler bewerten zu können. Die Verbesserung der Testqualität hilft, den immer größer werdenden Qualitätsanforderungen eingebetteter Systeme zu genügen.

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AIPE – Automatisierte Inbetriebnahme durch Persistierung von Expertenwissen

Ziel des Projekts „Automatisierte Inbetriebnahme durch Persistierung von Expertenwissen“ (AIPE) ist es zum einen, die Feineinstellung von Maschinenparametern durch maschinelle Lernverfahren zu automatisieren. Zum anderen soll Expertenwissen maschinell persistiert werden, um es trotz des demographischen Wandels erhalten zu können. Die Zusammenführung beider Bereiche ermöglicht es, die maschinellen Lernprozesse mithilfe des Expertenwissens zu vereinfachen und zu beschleunigen. Im Projekt wird 3D-Druck als Stellvertreter für Fertigungsprozesse untersucht, die von Umgebungseinflüssen abhängen.

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Eine Auswahl unserer Veröffentlichungen

2021

  • Knowledge Extraction via Decentralized Knowledge Graph Aggregation.
    Richard Nordsieck, Michael Heider, Anton Winschel, Jörg Hähner.
    IEEE International Conference on Semantic Computing (ICSC).
    Link

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).
    Link
  • Interactive Knowledge-Guided Learning.
    Richard Nordsieck & Jörg Hähner.
    IEEE International Conference on Autonomic Computing and Self-Organizing Systems Companion (ACSOS-C).
    Link
  • 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).
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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).
    PDF-Download

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).
    PDF-Download

Unsere Partner

“Mit Forschungs- und Innovationsprojekten erkunden wir das Potenzial der Technologien von morgen. Dazu vernetzen wir uns mit starken Partnern und investieren bewusst in exzellente Nachwuchsforscher.”

Dr. Andreas Angerer
Head of Research and Innovation
XITASO GmbH

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Dr. Andreas Angerer

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