Seine Forschung zielt auf die Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen in realen, virtuellen und entfernten Umgebungen ab. Die Forschung der Professur soll insbesondere dazu beitragen, mit Methoden des Maschinellen Lernens, wie Deep Learning, gelernte Modelle zu analysieren, anhand dieser Modelle getroffene Aussagen und Entscheidungen erklärbar zu machen und neue Methoden der Erklärbarkeit im Maschinellen Lernen zu entwickeln.

In Zusammenarbeit mit Meta-Research Innovation Center at Stanford (METRICS), der TU Dresden und dem Nationalen Zentrum für Tumorerkrankungen (NCT/UCC) veröffentlichte er erst kürzlich eine Forschungsarbeit, welches den Einsatz von Berührungssensorik bei der Prostatakrebsfrüherkennung vorstellt. Das Paper stellt einen neuartigen Ansatz für die Miniaturisierung von bildverarbeitungsbasierten taktilen Sensoren vor, bei dem Faserbündel als optische Leitungen verwendet werden und mit 15 mm Durchmesser kleiner als eine durchschnittliche menschliche Fingerkuppe sind. Das Design wurde so entwickelt, dass es in der Geometrie der menschlichen Fingerspitze entspricht. Die Elektronik und die Kamera befinden sich an einem entfernten Ort, was die Größe des Gehäuses weiter reduziert.

Calandra sieht in der vorliegenden Arbeit ein großes Potential: „Wir schaffen hochsensible Roboterhände, die in Umgebungen, die große menschliche Finger nicht erreichen können, präzise Gewebe ertasten, ausmessen und bewerten können. Die objektiven Auswertungen der Daten ermöglicht eine genaue Diagnostik.“

[Zitiert aus Pressemitteilung der TU Dresden; Die Fakultät Informatik begrüßt Prof. Roberto Calandra als Inhaber der Professur Explainable Artificial Intelligence und Neuer hochauflösender taktiler Sensor für Erkennung von Prostatakrebs einsetzbar]