Hector ist auf dem Gebiet der Entwicklung und Implementierung von Prozessorarchitekturen mit Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens tätig.

Stefan Kupper ist Physiker mit Fachkenntnissen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz, insbesondere auf dem Gebiet der Computer Vision. Derzeit arbeitet er am TroCaWiCon-Projekt, das die Automatisierung der Verdrahtung von O-Bus-Systemen zum Ziel hat. Stefan beherrscht Programmiersprachen wie C/C++, Fortran und Java, sowie Skriptsprachen wie Perl und Python. Er hat umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung von KI-Lösungen für Computer-Vision-Probleme und konzentriert sich darauf, das Feld durch seine Forschung voranzubringen.

Frank Quadt ist ein wertvolles Mitglied der IC3-Forschungsgruppe und arbeitet in den Bereichen Spracherkennung, 3D-Druck, Bildverarbeitung und digitale Lösungen mit Schwerpunkt auf industriellen Anwendungen wie Mensch-Maschine-Interaktion, Software-Robotik sowie Mess- und Regelsysteme. Darüber hinaus verfügt er über umfassende Kenntnisse, Fachwissen und Leidenschaft für die LabVIEW-Programmierung. Er versteht es, komplexe Themen auf professionelle und verständliche Weise zu erklären.

Dr. van de Sand ist stellvertretender Leiter der Forschungsgruppe IC3 und arbeitet auf dem Gebiet des maschinellen Lernens/AI mit besonderem Schwerpunkt auf industriellen Anwendungen wie Predictive Maintenance, Robotik und Produktionsoptimierung. Sein Fachwissen umfasst außerdem Python (einschließlich Frameworks wie Scikit-Learn, Pytorch, Keras/Tensorflow, Scipy, Transformers usw.), Javascript/Typescript/React, REST/GraphQL APIs, SQL/NoSQL-Datenbanken usw. Außerdem verfügt er über Grundkenntnisse in verschiedenen Bereichen der KI, wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, Graphentheorie und Computer Vision.

Prof. Dr. Alexander Stolpmann ist Inhaber der Professur für Bildverarbeitung in der industriellen Produktion an der Technischen Hochschule Wildau (TH Wildau). Sein Forschungsgebiet sind intelligente Bildverarbeitungssysteme unter Verwendung von Soft-Computing-Methoden wie neuronalen Netzen und genetischen Algorithmen.