Das Forschungskolloquium der TH Wildau ist darauf ausgelegt, Forschung bewusst aus sehr unterschiedlichen Perspektiven zu beleuchten. Hier berichten erfahrene Forschende zu ihren aktuellen Forschungsaktivitäten, aber auch Wissenschaftler*innen in frühen Karrierephasen erhalten die Möglichkeit, sich und ihre Themen zu präsentieren. Am 2. Juli fand das Forschungskolloquium in diesem Jahr bereits zum zweiten Mal statt und und bot den Teilnehmenden genau diese Abwechslung.

Nach der Eröffnung durch Prof. Klaus-Martin Melzer, Vizepräsident für Forschung und Transfer, starteten die Referierenden direkt in ihre Themen.

Prof. Janett Mohnke: „Theorie trifft Praxis: Soziale Roboter im Realitätscheck“

Anlass für die Einladung zum Vortragen im Forschungkolloquium war mein Forschungsaufenthalt an der Princeton University in 2023. Ich habe die Gelegenheit genutzt, um aktuelle Projekte aus dem RoboticLab Telematik vorzustellen, in die auch die Erkenntisse aus meiner Zeit in Princeton eingeflossen sind. Im RoboticLab Telematik beschäftigen wir uns mit der Entwicklung und Erprobung von Szenarien, in denen humanoide Roboter in verschiedenen Bereichen des Alltags zum Einsatz kommen - und zwar nicht, um Bewährtes zu verdrängen, sondern um Lücken zu schließen und zu Lösungsansätzen für aktuelle Probleme der Gesellschaft zu inspirieren (https://icampus.th-wildau.de/roboticlab). Ich habe unsere drei humanoiden Roboter und deren Nutzung vorgestellt: NAO als Lese-Pate für Grundschulkinder, Pepper/Wilma als Roboterassistentin in unserer Hochschulbibliothek und ROS-E (unseren Eigenbau) als Roboter-Buddy im Musterwohnraum für Telematikinnovationen in der Lok 21 (ein Gemeinsschaftsprojekt mit Prof. Birgit Wilkes). Sehr gefreut habe ich mich über die vielen interessierten Fragen im Anschluss.

Präsentation

Prof. Dr. René Krenz-Baath: „Erfahrungen und Perspektiven eines Forschungsgruppenleiters an der TH Wildau“

Die Forschungsgruppe „IDEAS“ an der TH Wildau widmet sich der Innovation und Entwicklung in verschiedenen Hightech-Bereichen. Ihre Arbeit besteht darin, praktische Lösungen zu schaffen, indem sie Gebiete wie additive Fertigung (3D-Druck), Mikrochip-Design, künstliche Intelligenz und widerstandsfähige Systeme kombiniert.

Die Gruppe leitet und bearbeitet zahlreiche Projekte mit Partnern aus Forschung und Industrie, die auf die Lösung realer Probleme abzielen.

Beispiele für solche Projekte sind:

• FASER: Hier werden Methoden für den fehlerfreien 3D-Druck von Metallteilen entwickelt, um Energie und Ressourcen zu sparen. Zum Projekt
• ERASER: Dieses Projekt zielt darauf ab, schwer abbaubare Schadstoffe aus dem Trinkwasser zu entfernen. Zum Projekt
• WAVE: Hier wird künstliche Intelligenz genutzt, um die Alterung von Holz vorherzusagen und sichtbar zu machen. Zum Projekt
• MINT'oVation: Es werden Lehrmittel mithilfe von Virtual-Reality-Technologien entwickelt, um komplexe MINT-Themen zu vermitteln. Zum Projekt

Um diese vielfältigen und komplexen Projekte effizient zu steuern, setzt das Team eine professionelle Projektmanagement-Software namens GitLab ein.

Dies stellt sicher, dass alle Aufgaben gut organisiert sind, der Fortschritt nachverfolgt und das Wissen effektiv im Team geteilt wird.

Präsentation

Anna Nowak-Meitinger: „Dissertation im Rahmen der Design Science Research Methodology“

Anna Nowak-Meitinger promoviert an der TH Wildau in Kooperation mit der TU Berlin. Ihr Ziel ist es, ein nachhaltiges Führungsmodell für kleine und mittlere produzierende Unternehmen (KMU) zu entwerfen, das Führungskräfte dabei unterstützt, ökonomisch, ökologisch und sozial zu handeln. Um ein wissenschaftlich fundiertes Design-Artefakt (Modell) zu entwickeln, wird die Design Science Research Methodology nach Hevner angewendet. Dabei werden drei Cycles berücksichtigt:

• Relevance Cycle: Anhand von wissenschaftlicher Literatur werden Anforderungen ermittelt und analysiert sowie die Problemstellung spezifiziert. Nachdem das Modell entwickelt wurde, werden diese Anforderungen in der Praxis überprüft und durch Interviews evaluiert.
• Rigor Cycle: Die Inhalte des Modells werden durch die Wissensbasis bestimmt, die anhand einer strukturierten Literatursuche und qualitativen Inhaltsanalyse erarbeitet wird. Dabei werden bestehende Theorien und Modelle analysiert und Elemente und Relationen daraus abgeleitet. Das zu entwickelnde Artefakt soll diese Wissensbasis durch neue Erkenntnisse, Verknüpfungen und Modellierungen erweitern.
• Design Cycle: Das Führungsmodell (Artefakt) wird iterativ mithilfe des Model Based Systems Engineering entwickelt. Dabei fließen die Anforderungen und das Wissen aus den Relevance und Rigor Cycles ein.

Diese drei Cycles werden iterativ und zum Teil parallel bearbeitet. Anna Nowak-Meitinger arbeitet aktuell an der qualitativen Inhaltsanalyse zur Erstellung der Wissensbasis.

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