Hochschulpartnerschaften / Europa

Forschungstalente.
Reale Systeme.

Wir laden Hochschulen, Labore, Forschende und Studierende ein, wissenschaftliche Arbeit mit den technischen Realitäten von Physical AI zu verbinden.
01 / Ziel

Europa kann Forschungsstärke in physische Intelligenz überführen.

Roboter benötigen mehr als Modelle. Sie brauchen realitätsnahe Daten, belastbare Evaluation, sichere Interaktion und Lernsysteme, die in der physischen Welt bestehen.

GappAI Hochschulpartnerschaften ist eine Einladung zu klar definierten Kooperationen zwischen akademischer Forschung und angewandter Entwicklung. Wir suchen Vorhaben, die Wissen schaffen und zugleich glaubwürdige robotische Fähigkeiten voranbringen.

Hochschulforschende und Studierende testen gemeinsam einen humanoiden Roboter
Hochschulen / Labore / Studierende

Wissenschaftliche Fragen.
Physische Systeme.

02 / Formen der Zusammenarbeit
01

Gemeinsame Forschung

Definierte Forschungsfragen, gemeinsame Evaluationsprotokolle und Wege zur Erprobung in der realen Welt.

02

Abschlussarbeiten

Bachelor- und Masterarbeiten mit universitärer Betreuung und technischer Beratung durch GappAI.

03

Studierendenprogramme

Vergütete Werkstudentenstellen und Praktika zu aktiven Entwicklungsbedarfen – je nach Verfügbarkeit.

04

Research Residencies

Zeitlich begrenzte Kooperationen für Forschende an schwierigen, messbaren Physical-AI-Problemen.

03 / Forschungsrichtungen

Probleme, die wir
gemeinsam lösen sollten.

Projekte sollen technisch fundiert, praktisch relevant und verantwortungsvoll evaluierbar sein.

01Transfer Mensch–RoboterDemonstrationslernen, multimodale Daten und wiederverwendbare Fähigkeiten.

02Wahrnehmung & ManipulationBild, Berührung, Kraft und Werkzeugnutzung unter Unsicherheit.

03Adaptive AutonomieFehlerbehebung, Eskalation und langfristige Aufgabenausführung.

04Sicherheit & EvaluationRisikobewusster Einsatz, Benchmarks und Nachweise der Zuverlässigkeit.

Ingenieur mit Aufgabensensoren demonstriert einem humanoiden Roboter die Wartung von Infrastruktur
Menschliches Fachwissen / Instrumentiertes Lernen

Forschung wird zu Daten.
Daten werden zu Fähigkeiten.

04 / Verantwortungsvolles Modell

Lernen und Beitrag müssen in beide Richtungen wirken.

Studierendenbeteiligung basiert auf Bildung, Mentoring und klar definierter technischer Mitwirkung – nicht auf unstrukturierter Arbeitsleistung.

  • 01Klarer Projektumfang und definierte Lernziele
  • 02Technisches Mentoring und universitäre Betreuung, soweit erforderlich
  • 03Angemessene Vergütung oder akademische Anrechnung je nach Format
  • 04Schriftliche Regeln zu Daten, Vertraulichkeit, Publikation und geistigem Eigentum
  • 05Sicherheit, Forschungsintegrität und verantwortungsvolle Robotik

Hochschulen / Labore / Forschende

Schlagen Sie eine fokussierte
Zusammenarbeit vor.

Beschreiben Sie Forschungsfrage, beteiligte Institution, Kooperationsformat, Betreuung und das vorgesehene physische System oder den Datensatz.
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