MIT and TUM Collaboration on Sustainable AI Beyond Memorization
Thinking. Reasoning. Working.
In diesem Projekt bündeln MIT CSAIL und TUM MIRMI ihre Kräfte, um gemeinsam KI-Systeme zu entwickeln, die sich an unbekannte Situationen anpassen und zuverlässig in der physischen Welt agieren können.
Beyond Memorization
KI-Systeme lernen zunehmend leistungsfähige Repräsentationen aus großen Datenmengen. Roboter in realen Einsatzumgebungen treffen jedoch auf sich verändernde Bedingungen, unvollständige Informationen und Situationen, die während des Trainings nicht vollständig vorhergesehen werden können.
In unserer Zusammenarbeit untersuchen wir, wie KI über die reine Reproduktion erlernter Muster hinausgehen kann – hin zu Systemen, die neue Situationen interpretieren, Schlussfolgerungen ziehen und entsprechend handeln.
Komplementäre Stärken in KI und Robotik verbinden
In der Zusammenarbeit verbinden das MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) und das Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI) der Technischen Universität München ihre komplementären Stärken.
MIT CSAIL bringt international führende Expertise in Künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Robotik und Computational Design ein. TUM MIRMI ergänzt diese mit breiter Expertise in Robotik und Machine Intelligence, physischen Robotikplattformen, experimenteller Infrastruktur und anwendungsorientierten Forschungsumgebungen.
Gemeinsam verbinden wir KI-Grundlagenforschung mit der Entwicklung und Validierung intelligenter physischer Systeme.
Zwei Forschungstandems, ein gemeinsames Ziel
In der ersten Projektphase wird die Partnerschaft durch zwei internationale Forschungstandems umgesetzt. Sie arbeiten in unterschiedlichen Anwendungsfeldern, verfolgen aber ein gemeinsames Ziel: KI-Methoden zu entwickeln, die Wissen auf neue Situationen übertragen und ihre Leistungsfähigkeit auf physischen Systemen unter Beweis stellen können.
Pre-training Robot Models on Unstructured Data
Im ersten Forschungstandem untersucht das Team um Prof. Vincent Sitzmann (MIT), Prof. Achim J. Lilienthal (TUM) und Dr.-Ing. Daniel-André Dücker (TUM), wie Roboter aus großen Mengen unstrukturierter und multimodaler Daten lernen können. Dafür entwickelt das Team KI-Modelle, die Informationen aus Videos, Bildern und Robotersensordaten kombinieren und hieraus Repräsentationen der physischen Welt aufbauen, die Wahrnehmung, Planung und Steuerung unterstützen.
Eine zentrale Frage ist, wie solche Modelle Robotern helfen können, auch in Umgebungen und Situationen zu agieren, denen sie während des Trainings nicht begegnet sind. Das Team kombiniert daher großskaliges Pre-Training mit Experimenten auf physischen Robotern und untersucht, wie gelernte Repräsentationen beispielsweise beim Verständnis komplexer Szenen, bei der Identifikation relevanter Informationen und bei der Auswahl geeigneter Handlungen unterstützen können. Ziel ist eine robotische Intelligenz, die Wissen auf neue Aufgaben und Umgebungen übertragen kann, statt auf eng definierte Szenarien beschränkt zu bleiben.
Robotics-Driven Computational Manufacturing for Sustainable Innovation
Im zweiten Forschungstandem konzentriert sich das Forschungsteam um Prof. Mina Konaković Luković (MIT) und Prof. Kathrin Dörfler (TUM) auf die Entwicklung KI-gestützter Methoden für nachhaltige robotische Fertigungsprozesse. Untersucht wird dies zum einen anhand der robotergestützten Reparatur im Baubestand. Dabei werden multimodale Daten, darunter 3D-Scans und textliche Beschreibungen geschädigter Bauteile, in digitale Zwillinge überführt, aus denen Reparaturentwürfe und passgenaue Ersatzteile generiert werden. Zum anderen erforscht das Team additiv vorgefertigte Bauteile, die mithilfe robotisch gesteuerter Seil-Pulley-Systeme ohne Gerüst zu tragfähigen Gewölbestrukturen aufgerichtet werden können. Das Ziel der Projekte ist, computer-gestütztes Design, digitale Zwillinge und robotische Fertigung nachhaltig miteinander zu verbinden.
Wie wir zusammenarbeiten
Kern der Partnerschaft ist der enge Austausch zwischen den beteiligten Forschungsgruppen von MIT CSAIL und TUM MIRMI. Anstatt unabhängig voneinander an zwei Institutionen zu arbeiten, entwickeln die Teams Forschungsrichtungen, tauschen Methoden und Expertise aus, führen Experimente durch und erarbeiten Publikationen und Demonstratoren.
Mehrmonatige Forschungsaufenthalte ermöglichen es den Forschenden, direkt in die Partnergruppen in Boston und München eingebunden zu sein. Gemeinsame Workshops ergänzen diesen Austausch: Sie dienen dazu, wissenschaftliche Ziele abzustimmen, Fortschritte zu diskutieren und die nächsten Schritte der Zusammenarbeit zu planen.
Von der Forschung in die reale Welt
Living Labs sind ein zentrales Element der MIT–TUM-Zusammenarbeit. Sie schaffen gemeinsam genutzte Erprobungsumgebungen, in denen Forschende über Algorithmen und Simulationen hinausgehen und neue Methoden auf physischen Robotik- und Fertigungssystemen erproben können.
Unter realistischen Bedingungen können die Teams untersuchen, wie robust neue KI-Methoden unter sich verändernden Bedingungen, mit unvollständigen Informationen und in zuvor nicht abgebildeten Situationen funktionieren.
Gleichzeitig bieten die Living Labs die Möglichkeit, Forschungsergebnisse zu demonstrieren und wissenschaftliche Entwicklungen mit Industrie und weiteren Partnern zu verbinden.
Gelebte Partnerschaft
Gemeinsame Workshops und wissenschaftlicher Austausch haben Forschende von MIT CSAIL und TUM MIRMI zusammengebracht und die Grundlage für die heutige Partnerschaft gelegt.
Erster gemeinsamer Workshop in München
(c) TUM MIRMI 2026
2024 kamen Forschende von MIT CSAIL und TUM MIRMI in München zu einem gemeinsamen Workshop zu Robotik und Künstlicher Intelligenz zusammen. Der Workshop bot eine erste Plattform, um Forschungsideen auszutauschen, komplementäre Kompetenzen zu identifizieren und Möglichkeiten für eine vertiefte Zusammenarbeit auszuloten.
Kick-off-Workshop am MIT CSAIL
(c) TUM MIRMI 2026
Im April 2026 trafen sich Forschende beider Institutionen bei MIT CSAIL in Boston zum Kick-off-Workshop der geförderten Zusammenarbeit.
Im Mittelpunkt standen die Abstimmung der wissenschaftlichen Ziele, die Entwicklung gemeinsamer Research Roadmaps und die Koordination der beiden Forschungstandems. Zudem wurden kommende Forschungsaufenthalte, gemeinsame Experimente, Publikationen, Mentoring und Demonstrationen vorbereitet.
Daniela Rus erhält den Bayerischen Hightech-Preis 2026
(c) Andreas Gerbert, StMWK 2026
Im Juli 2026 erhielt Prof. Daniela Rus, Direktorin des MIT CSAIL und MIT-Sprecherin der Partnerschaft, den Bayerischen Hightech-Preis 2026.
Die Auszeichnung würdigt ihre wissenschaftlichen Beiträge in Künstlicher Intelligenz und Robotik und unterstreicht die engen wissenschaftlichen Beziehungen zwischen Bayern und dem MIT.
Aufbau einer langfristige wissenschaftliche Partnerschaft
Die Zusammenarbeit wurde vom Bayerischen Staatsminister für Wissenschaft und Kunst Markus Blume initiiert und wird vom Bayerischen Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst (StMWK) in der ersten Projektphase von 2026 bis 2027 mit 1,6 Millionen Euro gefördert.
Über die beiden Forschungstandems hinaus soll die Initiative MIT CSAIL und TUM MIRMI langfristig eng vernetzen und weitere gemeinsame Forschungsaktivitäten in Robotik und Künstlicher Intelligenz ermöglichen.
Projektsteckbrief
| Projekttitel | MIT and TUM Collaboration on Sustainable AI Beyond Memorization |
| Partner | MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) und TUM Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI) |
| Erste Förderphase | 2026–2027 |
| Förderung | 1,6 Millionen Euro |
| Fördermittelgeber | Bayerisches Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst (StMWK) |
| Sprecher | Prof. Daniela Rus und Prof. Lorenzo Masia |
| Wissenschaftlicher Koordinator | Dr.-Ing. Daniel-André Dücker |
| Projektmanagement | Dr. Tanja Robnik und Dr.-Ing. Sladjana Martens |