Am 1. Juli 2026 hat Prof. Dr.–Ing. Felix Ocker die Professur für Automatisierungstechnik an der Helmut-Schmidt-Universität/Universität der Bundeswehr Hamburg übernommen. Seine Karriere im Bereich der Automatisierungstechnik zeichnet sich durch eine bemerkenswerte Interdisziplinarität aus, die er als essenziell für die Entwicklung moderner Systeme sieht. Ocker betont, dass die heutigen Anforderungen an Automatisierung nicht nur eigenständige Aufgabenübernahme, sondern auch die Fähigkeit zur Reaktion auf komplexe Situationen sowie die Unterstützung von Menschen bei Entscheidungen umfassen.

Besonders interessiert sich Ocker für die Entlastung von Menschen durch autonome Systeme. Diese Entwicklungen sollen effizient, resilient und nachvollziehbar agieren. Seine akademische Laufbahn begann mit einem Maschinenbaustudium an der Technischen Universität München, gefolgt von einer Promotion summa cum laude, die ein vertieftes Verständnis für Wissensrepräsentation in der Produktion vermittelte. Ein weiterer prägender Forschungsaufenthalt am Georgia Institute of Technology in Atlanta führte ihn zur Arbeit mit autonomen Agenten und Robotik.

Der Fokus auf autonome Systeme

Autonome Systeme haben das Potenzial, ökologische, gesellschaftliche und wirtschaftliche Herausforderungen zu lösen. Laut Fraunhofer IESE sind das Systeme, die ohne menschliche Steuerung oder detaillierte Programmierung ein Ziel selbstständig erreichen können. Der Begriff Autonomie ist dabei graduell zu verstehen und beinhaltet oft eine Rückfallebene zur menschlichen Kontrolle. Die zugrunde liegenden Technologien erstrecken sich über virtuelle Systeme, wie sie zur Abwehr von Cyber-Angriffen eingesetzt werden, bis hin zu physischen Systemen, wie kollaborativen Robotern oder Drohnen.

Ocker verfolgt eine Schnittstelle zwischen klassischer Automatisierungstechnik und moderner Künstlicher Intelligenz. Sein Ziel ist die Entwicklung automatisierter Systeme, die nicht nur lernen, sondern auch Wissen nutzen und eigenständig Entscheidungen treffen können. Diese Systeme kombinieren formale, symbolische Ansätze mit datengetriebenen Methoden der generativen KI. Ein besonderes Augenmerk liegt hierbei auf neurosymbolischen Systemen, die die Stärken beider Ansätze miteinander vereinen.

Gesellschaftliche Herausforderungen und technologische Antworten

Die Einführung autonomer Systeme steht jedoch vor Hürden. Zu den Herausforderungen zählen die Gewährleistung von Verlässlichkeit, Datenschutz und der Übergang von geschlossenen zu vernetzten Systemen. Ocker ist sich der gesellschaftlichen Relevanz dieser Technologien bewusst und sieht es als notwendig an, technische und soziale Wechselwirkungen während der Entwicklung autonomer Systeme zu berücksichtigen.

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In der Lehre zielt Ocker darauf ab, Studierende für die vielfältigen Möglichkeiten und Grenzen moderner Automatisierung und künstlicher Intelligenz zu sensibilisieren. Der Universitätspräsident, Prof. Dr. Klaus Beckmann, begrüßte Ocker an der Universität und betonte die Bedeutung aktueller Forschung sowie internationaler Perspektiven für die Ausbildung. In seinen Forschungsprojekten stellt Ocker sicher, dass die entwickelten Lösungen über spezifische Einsatzbereiche hinaus übertragen werden können.

Die Forschungsaktitäten am Fraunhofer IESE unterstützen unter anderem strategische Entscheidungen, technische Entwicklungen und die Markteinführung autonomer Systeme. Sie bieten auch Workshops zur Identifikation und Adressierung bestehender Herausforderungen an und entwickeln innovative Konzepte wie dynamisches Risikomanagement, um die Effizienz autonomer Systeme zu stärken.

Somit verkörpert Prof. Dr.–Ing. Felix Ocker nicht nur einen zentralen Punkt in der akademischen Welt der Automatisierungstechnik, sondern auch eine Brücke zwischen Theorie und Praxis in der sich rasant entwickelnden Landschaft autonomer Systeme. Diese Systeme könnten nicht nur die Effizienz in verschiedenen Branchen steigern, sondern auch zur ökologischen Nachhaltigkeit beitragen, indem sie beispielsweise den Einsatz von Pflanzenschutzmitteln in der Landwirtschaft reduzieren.