MIRMI Aktuelles

GROWBOT, ExVo und Seal Robotics heißen die drei Preisträger, die auf dem robo.innovate Hackathon 2025 ausgezeichnet wurden. Unter zehn Challenges wurde das Team GROWBOT mit seiner Lösung für robotikunterstütztes Baumwachstum zum „Hackathon Champion“ ernannt. ExVo wurde für die skalierbarste Lösung ausgezeichnet. Das Team hat sich damit beschäftigt, wie Autoteile in der Produktionslogistik automatisiert ausgepackt werden können. Für den besten Ansatz zur Problemlösung schließlich wurde SEAL Robotics ausgezeichnet. Hier ging es darum, die Sicherung von Seecontainern zu automatisieren.

Der robo.innovate Hackathon 2025 brachte Teilnehmer zusammen, um industrielle Herausforderungen in den Bereichen Robotik, KI und IoT zu lösen. Vom 17. bis 20. März im Munich Urban Colab versammelte die Veranstaltung Studierende aus verschiedenen Fachrichtungen, die an von Industrie- und akademischen Partnern gestellten Herausforderungen arbeiteten. Mit über 100 Teilnehmern umfasste der Hackathon zehn Challenges, die Teams konkurrierten um Preisgelder und wurden anhand von Geschäftswert, Marktnachfrage, technischer Machbarkeit, Skalierbarkeit und Innovationsgrad bewertet.

Hackathon-Champions: Automatisierte Pflege für das Waldmanagement

Das Team GROWBOT erhielt 2.500 € und den Titel des Hackathon-Champions für ihre Arbeit an Challenge 04 von MIRMI AI und Robotik. Sie entwickelten eine robotergestützte Lösung zur Optimierung des Baumwachstums, die durch Datenerfassung und automatisierte Intervention die Baumpflege verbessert. Ihr autonomer Roboter sammelt Bilder, testet Bodenbedingungen und verabreicht Wasser und Dünger. Eine vernetzte Plattform steuert den Roboter, automatisiert Prozesse und visualisiert Daten zur gezielten Pflanzenbehandlung. Ihr System integriert KI-gestützte Entscheidungsfindung und eine Echtzeit-Datenbank zur Unterstützung von Wiederaufforstungsprojekten.

SEAL Robotics (Beste Problem-Lösungs-Passung)

Skalierbarste Lösung: Automatisiertes Auspacken für Produktionsprozesse

Das Team ExVo (Extract. Evolve) gewann 1.500 € für "Die Skalierbarste Lösung" in Challenge 02 von BMW. Ihr Projekt stellte ein innovatives Robotersystem zur Automatisierung des Auspackens von Autoteilen in der Produktionslogistik vor. Durch den Einsatz eines Franka-Roboterarms, eines Bildverarbeitungssystems und maschinellem Lernen zur Erkennung von Engstellen bot EXVO eine modulare, skalierbare Lösung für den Entpackungsprozess. Ihr "Robot-as-a-Service"-Modell soll die Produktionseffizienz und Flexibilität verbessern und bietet eine vielversprechende Zukunftsperspektive für die industrielle Automatisierung.

Beste Problem-Lösungs-Passung: Containerversiegelung mit Robotik

Das Team SEAL Robotics erhielt 1.000 € für "Die Beste Problem-Lösungs-Passung" in Challenge 08 von SEAL Robotics. Ihr Projekt zielte darauf ab, die Sicherung von Seecontainern zu automatisieren und damit Arbeitskräftemangel in Hafenbetrieben entgegenzuwirken. Ihr System umfasste vier individuell entwickelte Greiferlösungen und eine Computer-Vision-Pipeline zur Erkennung und Lokalisierung von Eckverriegelungen in Videostreams. Die Kombination aus KI-gestützter Wahrnehmung und einem leichten Robotersystem optimiert den Containerumschlag.

Zur Jury: Zu den Industrieexperten gehörten Robert Vogel (Sales & Business Development Manager bei TQ RoboDrive), Dr. Katharina Hertkorn (ehemaliges Vorstandsmitglied bei Startup Netleaf und Robotik-Expertin) und Milad Malekzadeh (Leiter der Künstlichen Intelligenz bei NEURA Robotics). Die akademische Seite wurde vertreten durch Prof. Dr. Lorenzo Masia (Deputy Direktor von MIRMI/TUM und Lehrstuhl für Intelligente Bio-Robotik-Systeme) sowie Prof. Alexander König (Lehrstuhl für Robotik und Systemintelligenz).

Weitere Informationen

Website: https://roboinnovate.mirmi.tum.de/roboinnovate-hackathon-2025/

Kontakt:

Nicole Ebner, Managing Director von robo.innovate: nicole.ebner(at)tum.de

Arne Rost, Managing Director von TUM Venture Lab Robotics / AI: arne.rost(at)unternehmertum.de

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robo.innovate Hackathon 2025: Drei Preisträger ausgezeichnet

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