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FAU begrüßt neuen Experten: Prof. Dr. Jörg Robert revolutioniert IoT

Prof. Dr.-Ing. Jörg Robert übernimmt die Professur für Lokalisierungssysteme an der FAU. Seine Forschung konzentriert sich auf präzise Ortung im Internet der Dinge. Was bedeutet das für die Zukunft?

Prof. Dr.-Ing. Jörg Robert hat am 8. Januar 2025 die Position des W2-Professors für Lokalisierungssysteme an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) übernommen. Die FAU zählt mit über 39.000 Studierenden und mehr als 6.000 Mitarbeitenden zu den 15 größten und forschungsstärksten Universitäten Deutschlands. Robert, der zuvor an der Technischen Universität Ilmenau lehrte, bringt eine umfangreiche Expertise im Bereich des Internets der Dinge (IoT) mit, einem seiner Hauptforschungsschwerpunkte.

Seine Forschung zielt darauf ab, präzise Ortungssysteme zu entwickeln, insbesondere in GPS-unabhängigen Anwendungsbereichen. Dies ist besonders relevant für IoT-Anwendungen, bei denen die Standortbestimmung oft in dynamischen und herausfordernden Umgebungen stattfinden muss. Robert hat maßgeblich neue Übertragungsstandards wie WLAN entwickelt und konzentriert sich an der FAU darauf, die Interoperabilität zwischen intelligenten Geräten zu verbessern.

Die Bedeutung des Internets der Dinge

Das Internet der Dinge bezeichnet ein Netzwerk physischer Geräte, die mit Sensoren, Software und Netzwerkkonnektivität ausgestattet sind, um Daten zu sammeln und auszutauschen. IoT-Geräte, auch „Smart-Objekte“ genannt, finden sich nicht nur in unseren Haushalten, sondern auch in der Industrie, wo sie zur Überwachung von Maschinen, zur Steuerung von Verkehrsmustern und in zahlreichen weiteren Anwendungen eingesetzt werden. Die Möglichkeiten sind vielfältig, sie reichen von der Überwachung von Umweltbedingungen in der Landwirtschaft bis zur Verbesserung der Patientengesundheit im Gesundheitswesen.

Ein aktuelles Beispiel ist das Projekt VEDLIoT, das von der Europäischen Kommission gefördert wird. Es zielt darauf ab, eine selbstlernende Plattform für das IoT zu entwickeln und zeigt, wie maschinelles Lernen in die IoT-Technologien integriert werden kann. VEDLIoT investiert in innovative Ansätze, um Geräte intelligenter und autonomer zu machen, was besonders für Anwendungsbereiche wie Smart Homes und autonome Fahrzeuge von Bedeutung ist berichtet.

Forschung und Entwicklung im IoT-Bereich

Die Anforderungen und Herausforderungen des IoT sind nicht zu unterschätzen. Sicherheits- und Datenschutzbedenken nehmen zu, insbesondere da die Anzahl der vernetzten Geräte stetig steigt. Unternehmen müssen sich mit Interoperabilitätsproblemen und der Datenüberlastung auseinandersetzen. Deshalb ist es umso wichtiger, dass Forscher wie Prof. Dr. Robert an Lösungen arbeiten, die diese Herausforderungen adressieren. Ein starkes Augenmerk liegt dabei auf Technologien wie Cloud Computing, Big Data-Analyse und Sicherheitslösungen, die darauf abzielen, das IoT effizienter und sicherer zu gestalten erläutert die Thematik.

Der Einfluss des IoT zieht sich durch zahlreiche Branchen, darunter Fertigung, Transport und Gesundheitswesen, und trägt zur Effizienzsteigerung durch Automatisierung und datengestützte Entscheidungsfindung bei. Prof. Dr. Robert äußerte, dass er besonders an kleineren, vollständig umsetzbaren Lösungen interessiert sei, die echten Mehrwert bieten können.

Sein persönlicher Hintergrund und seine technische Ausbildung, die er an der Technischen Universität Braunschweig sowie an seiner vorherigen Hochschule erlangte, fließen direkt in seine Forschungsansätze ein. Obwohl er kein klassisches Vorbild hat, betrachten seine Eltern und sein Doktorvater als prägende Einflüsse seiner Karriere.

Die FAU wird zweifellos von Prof. Dr. Roberts umfassendem Wissen und seiner Leidenschaft für die Elektrotechnik profitieren, während er seine Studienerfahrungen und Forschungsergebnisse in den Bereich des Internets der Dinge einbringt und somit zur Weiterentwicklung dieser Schlüsseltechnologie beiträgt.

Referenz 1
www.fau.de
Referenz 2
www.ibm.com
Referenz 3
aktuell.uni-bielefeld.de
Quellen gesamt
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