Ecosystem Actors

Das Robotic Systems Lab (RSL) entwickelt Maschinen und ihre Intelligenz, damit sie in rauen und schwierigen Umgebungen autonom arbeiten können. Mit einem Schwerpunkt auf Robotern mit Armen und Beinen (z. B. vierbeinigen Robotern, mobilen Manipulatoren, hybriden Rad-Bein-Systemen) umfassen die Forschungsthemen des Labors neuartige Betätigungsmethoden für fortschrittliche dynamische Interaktion, innovative Designs für erhöhte Mobilität und Vielseitigkeit des Systems sowie neue Kontroll-, Optimierungs- und Lernalgorithmen für Fortbewegung und Manipulation.

Entwicklung, Umsetzung und Etablierung von nachhaltigen Lebensmittel-Herstellungsprozessen. Schwerpunkte: nachhaltige Lebensmittelwertschöpfungsketten / verbessertes Nährwertprofil

Im Institut für Facility Management (IFM) setzen wir uns für nachhaltige Immobilien, intelligente Gebäudesysteme, gesunde Arbeitsplätze und innovative Serviceangebote ein.
Wir machen erfolgreiches Real Estate und Facility Management möglich. Unsere Spezialistinnen und Spezialisten gestalten zukunftsfähige Infrastrukturen und Prozesse, setzen sich für Innovationen ein und behalten dabei stets die Nutzenden im Auge. So unterstützen wir die Hauptaktivitäten von Unternehmen und öffentlichen Verwaltungen unter Berücksichtigung von ökonomischen, ökologischen und sozialen Aspekten. Im Rahmen zunehmender Digitalisierung agieren wir auch in der Forschung mit Fokus auf die Bedürfnisse der Praxis.

Im Institut für Umwelt und Natürliche Ressourcen (IUNR) setzen wir uns für eine nachhaltige Nutzung der natürlichen Ressourcen und den Erhalt einer intakten Umwelt ein.

Unsere Forschung orientiert sich an den Schnittstellen zwischen Gesellschaft, Umwelt und Technologie. Die Gesellschaft ist für uns Dreh- und Angelpunkt für Fragestellungen im Bereich Umwelt und Nachhaltigkeit. Die Umwelt betrachten wir als Lebensraum, Wirkungsfeld und Spiegel der Gesellschaft. Technologie ist für uns ein Instrument der Menschen und wichtiger Einflussfaktor auf die Umwelt. Wir inspirieren und befähigen zu einem nachhaltigen Umgang mit natürlichen Ressourcen, lehren und forschen mit Engagement – vernetzt, digital, umsetzungsorientiert – und geben Antworten auf globale Herausforderungen.

Der Z-Kubator fördert, als Teil des Zurich Centre for Creative Economies (ZCCE), Künstler:innen, Designer:innen und Vermittler:innen der ZHdK an der Schnittstelle zwischen künstlerischer oder gestalterischer Idee und Unternehmertum.

Das Center for Augmented Computational Design in Architecture, Engineering and Construction, besser bekannt als «Design++», zielt darauf ab, digital erweiterte Entwurfswerkzeuge und Rechenprozesse zu entwickeln, die es Fachleuten ermöglichen, gleichzeitig die Bauproduktivität zu erhöhen, die Qualität der gebauten Umwelt zu verbessern und die ökologischen Auswirkungen im Bereich Architektur, Ingenieurwesen und Bauwesen (AEC) erheblich zu reduzieren. Design++ integriert künstliche Intelligenz (KI) mit dem Schwerpunkt auf maschinellem Lernen (ML) und erweiterter Realität (XR) für Design und Engineering, da diese vielversprechend sind, um die Designprozesse in der AEC-Industrie zu revolutionieren.

Die Digital Society Initiative (DSI) gestaltet die digitale Transformation von Gesellschaft und Wissenschaft. Mit interdisziplinären Aktivitäten in Forschung, Bildung und Öffentlichkeitsarbeit ist die DSI das Kompetenzzentrum der Universität Zürich (UZH) zum digitalen Wandel.

Das «Institute of Neuroinformatics» (INI) wurde Ende 1995 an der Universität Zürich und der ETH Zürich gegründet. Die Aufgabe des Instituts besteht darin, die Schlüsselprinzipien, nach denen Gehirne funktionieren, zu erforschen und diese in künstlichen Systemen umzusetzen, die intelligent mit der realen Welt interagieren.

Materialien und Technologien für eine nachhaltige Zukunft.

Die Empa ist das interdisziplinäre Forschungsinstitut des ETH-Bereichs für Materialwissenschaften und Technologieentwicklung. Als Brücke zwischen Forschung und praktischer Anwendung erarbeitet sie innovative Lösungen für die vorrangigen Herausforderungen von Industrie und Gesellschaft in den Bereichen nanostrukturierte, «smarte» Materialien und Oberflächen, «Advanced Manufacturing», Umwelt-, Energie- und nachhaltige Gebäudetechnologien sowie personalisierte Medizin und Medtech-Anwendungen. Indem die Empa Forschungsergebnisse dank effizientem Technologietransfer gemeinsam mit Industriepartnern in marktfähige Innovationen umwandelt, trägt sie massgeblich dazu bei, die Innovationskraft und internationale Wettbewerbsfähigkeit der Schweizer Wirtschaft zu stärken getreu ihrem Motto: «Empa – The Place where Innovation Starts». Ein sorgsamer Umgang mit unseren natürlichen Ressourcen und das Denken in geschlossenen Kreisläufen sind dabei für die Empa zentral.

Die School of Engineering setzt als eine der führenden technischen Bildungs- und Forschungsinstitutionen der Schweiz auf zukunftsrelevante Themen. 14 Institute und Zentren garantieren qualitativ hochstehende Ausbildung, Forschung und Entwicklung mit Schwerpunkt in den Bereichen Energie, Mobilität, Information und Gesundheit.

Das ZHAW Centre for Artificial Intelligence (CAI) ist ein Zentrum für Exzellenz in der angewandten KI-Forschung und -Anwendung. Unsere Mission ist es, die menschenzentrierte und vertrauenswürdige KI-Forschung in der Schweiz voranzutreiben und damit Studierenden Karrieremöglichkeiten im KI-Sektor zu bieten, junge Talente anzuziehen und die grossen Herausforderungen unserer Zeit durch den innovativen Einsatz von KI anzugehen. Wir glauben an die Kraft der interdisziplinären Zusammenarbeit und des Dialogs mit der Forschungsgemeinschaft, mit unseren Studierenden und mit unseren Industriepartnern.

Das CAI konzentriert sich auf maschinelles Lernen und Deep Learning in den folgenden Bereichen: Computer Vision, Wahrnehmung und Kognition (einschließlich Mustererkennung, maschinelle Wahrnehmung und neuromorphes Engineering); Verarbeitung natürlicher Sprache (d. h. Dialogsysteme, Textanalyse und Technologien für gesprochene Sprache); autonome Lernsysteme (Verstärkungslernen, Multiagentensysteme und verkörperte KI); vertrauenswürdige KI (erklärbare KI, robustes tiefes Lernen, KI & Gesellschaft); und KI-Engineering (MLOps, datenzentrierte KI und kontinuierliches Lernen)