Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete

Sami Haddadin ist Direktor des Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence. Seine Forschung umfasst Robotik, Künstliche Intelligenz und Neurowissenschaften mit Schwerpunkt auf Mensch-Maschine Interaktion, Humanoide Roboter, verkörperte KI und Roboterlernen, Nichtlineare Regelung, kollektive Intelligenz und Mensch-Roboter-Symbiose. Seine bahnbrechenden Arbeiten zur Erschaffung kooperativer Roboterassistenten, Gehirnsteuerung von Robotern und Neuroprothesen, Robotersicherheit sowie zur Optimalen KI gelten als wegweisend. Zudem wurden zahlreiche seiner Roboter kommerzialisiert und haben sich als weltweiter Standard etabliert.

Von 2014 bis 2018 war Prof. Haddadin Lehrstuhlinhaber des Instituts für Regelungstechnik an der Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover. Davor war er in unterschiedlichen Funktionen als wissenschaftlicher Mitarbeiter am DLR tätig. Er hält Abschlüsse in Elektrotechnik, Informatik und Technologiemanagement der TUM sowie der LMU und promovierte mit summa cum laude an der RWTH Aachen. Prof. Haddadin war u.a. Mitglied der High-Level Expert Group on AI der Europäischen Kommission sowie Vorsitzender des Bayerischen KI-Rats.

Wichtigste Auszeichnungen

  • IEEE Fellow (2024)
  • Gottfried Wilhelm Leibniz-Preis der DFG (2019)
  • Deutscher Zukunftspreis des Bundespräsidenten (2017)
  • Alfried-Krupp-Förderpreis für junge Hochschullehrer (2015)
  • IEEE/RAS Early Career Award (2015)

Kühn J., Hu T., Pozo Fortunic E. & Jensen E., Haddadin S. (2024): “The synergy complement control approach for seamless limb-driven prostheses”. In: Nature Machine Intelligence 6 (2024), pp. 481–492.

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Díaz Ledezma F., Haddadin S. (2023):  “Machine learning–driven self-discovery of the robot body morphology”. In: Science Robotics 8.85 (2023).

Abstract

Haddadin S., De Luca A. & Albu-Schäffer A. (2017): "Robot Collisions: A Survey on Detection, Isolation, and Identification". IEEE Transactions on Robotics, 33(6), 1292-1312.

Abstract

Hochberg LR., Bacher D., Jarosiewicz B,. Masse NY., Simeral JD, Vogel J., Haddadin S., Liu J., Cash S., van der Smagt  P. & Donoghue J. (2012): "Reach and grasp by people with tetraplegia using a neurally controlled robotic arm". Nature 485, 372–375.

Abstract

Haddadin S., Haddadin S., Khoury A., Rokahr T., Parusel S., Burgkart R., Bicchi A., Albu-Schäffer, A. (2012): "On making robots understand safety: Embedding injury knowledge into control". The International Journal of Robotics Research. 31(13): 1578–1602.

Abstract