Forschungspro­jekte der Professur

Laufzeit:

01.12.2024 - 31.05.2026

Förderer:

FRL Validierungsförderung EFRE 2021–2027

Kooperationspartner:

Professur für Hochfrequenztechnik

Kurzbeschreibung:

Die Technische Universität Dresden arbeitet im Rahmen der EFRE Validierungsförderung an einem innovativen Ansatz, das radarbasierte Sensorik für die Interaktion zwischen Mensch und Maschine sowie zum Biomonitoring einsetzt.  Der Sensor ist in der Lage die Bewegung von Muskeln im Körper (z.B Herz oder Zunge) drahtlos zu erkennen.

Das Projekt wird durch die Professur für Hochfrequenztechnik (Prof. Dr.-Ing. Dirk Plettemeier) und die Professur für Sprachtechnologie und Kognitive Systeme (Prof. Dr.-Ing. Peter Birkholz) durchgeführt. Die Kombination der Expertise in Hochfrequenzsystemen, Radarsignalanalyse, Sprachtechnologie und maschinellem Lernen ermöglicht die umfassende Untersuchung der neuartigen Anwendungen.

Das innovative Sensorprinzip bietet eine vielversprechende Alternative zur herkömmlichen Steuerungsmethoden wie  physischen Tasten, Touchscreens, Gestenerkennung oder Sprachsteuerung. Ein besonderer Vorteil des neuen Sensorsystems ist seine Eignung in Situationen, in denen eine manuelle Steuerung mit den Händen nicht möglich ist. Dank der geplanten Miniaturisierung wird der Sensor zudem einen hohen Tragekomfort bieten.

FKZ:

Laufzeit:

01.11.2022 – 15.04.2023 (Phase 1) and 01.05.2023 – 14.07.2023 (Phase 2)

Förderer:

Bundesagentur für Sprunginnovation, Challenge “New Computing Concepts”

Kooperationspartner:

Dresden Integrated Center for Applied Physics and Photonic Materials (IAPP)

Kurzbeschreibung:

In this project, we aim to explore the theory and practical hardware implementation of self-learning physical reservoirs as a highly power-efficient and versatile edge-computing system for on-chip classification of bioelectronic signals or environmental monitoring. With this approach, we are not following the current paradigms of edge-computing using e.g., field-programmable gated array or memristive networks, but rather we will pioneer a radically new path of analog, in-material computing using self-learning physical reservoirs. Our edge-AI-system does not require massive neural networks with precisely adjustable weights, but rather utilizes the nonlinearity of the material to create a sparse, random neural network offering superior power-efficiency over other edge-AI approaches.

FKZ:

16SV8989

Laufzeit:

01.08.2022 – 31.07.2024

Förderer:

BMBF

Kooperationspartner:

Altavo GmbH, Dresden; Lehrstuhl für Hochfrequenztechnik, TU Dresden

Kurzbeschreibung:

Voice loss represents a severe disability, often accompanied by social withdrawal and inability to work. The collaborative project Promise-AI pursues a fundamentally new approach to voice rehabilitation in order to

help voiceless people regain a natural-sounding, easy-to-learn artificial voice without complications or stigma. This will involve capturing articulation movements of the vocal tract with non-invasive radar sensor

technology, processing them in real time, and using a previously trained AI to synthesize natural-sounding speech that is output through the speaker of a smartphone. In a participatory approach, patients and other stakeholders will be involved in the design of a patient-friendly MTI concept. The sub-project of TU Dresden is focussed on the investigation of the radar sensor technology, signal analysis and EMC compatibility as well as on the acquisition of training data and the execution of validation study.

FKZ:

20D2106C

Laufzeit:

01.01.2022 – 31.12.2024

Förderer:

Bundesministerium für Wirtschaft und Energie

Kooperationspartner:

Professur für Flugmechanik und Flugregelung (TU Dresden), Professur für Hochfrequenztechnik (TU Dresden), Infinion Technologies, und weitere

Kurzbeschreibung:

Das Vorhaben adressiert den effizienten Einsatz von vernetzten unbemannten) Luftfahrzeugen in einer urbanen Umgebung durch die Entwicklung von neuen Sensor- und Kommunikationsstrategien, und der Entwicklung neuartiger Regelungsmethoden zur Ausnutzung von lokalen Wettereffekten. Es leistet wichtige Beiträge zum förderpolitischen Ziel "Leistungsfähige und effiziente Luftfahrt" mit Fokus "Neue Mobilität der Zukunft". Es werden umfassende Arbeiten im Bereich von unbemannten Systemen für Logistikaufgaben beginnend bei einer Untersuchung der urbanen Umweltaerodynamik über die Entwicklung neuer Sensoren zur Windfeldmessung bis zur Flugbahnregelung und Evaluierung im Flugversuch getätigt. Die entwickelten Technologien sind auch essentiell für eine umweltfreundlichere bemannte Luftfahrt, z.B. im Bereich der Urban Air Mobility.