Der Lehrstuhl für Mechatronik zeichnet sich durch eine wegweisende Verknüpfung von physikalischem Verständnis, mechatronischem Engineering und Scientific Machine Learning aus. Unsere Expertise liegt darin, komplexe Interaktionen zwischen mechanischen, elektronischen und weiteren Subsystemen zu verstehen, zu modellieren und zu optimieren. Dabei setzen wir nicht nur auf klassische Methoden der physikalischen Modellierung, sondern auch auf innovative Ansätze aus dem Bereich des Scientific Machine Learning. Unser Ziel ist es, nicht nur neue Methoden zu erforschen und in die Entwicklung sowie Optimierung mechatronischer Systeme zu integrieren, sondern auch die Leistungsfähigkeit dieser Systeme in realen Anwendungen zu steigern.
Methoden, die an unserem Lehrstuhl entwickelt werden, haben den Anspruch für verschiedenste Anwendungen nutzbar zu sein, und werden zur Validierung auf reale Industrieprobleme aus den Bereichen Automotive, Energie und Medizin angewendet.

Studierende und Forscher an unserem Lehrstuhl profitieren von der einzigartigen Gelegenheit, in einem interdisziplinären Umfeld zu arbeiten, das traditionelle Konzepte der Mechatronik mit den neuesten Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens verbindet.

Unser aktuelles Angebot studentischer Arbeiten ist auf github zu finden:
Studentische Arbeiten