Assoziierte Forschungsgruppen erweitern das wissenschaftliche Spektrum

Die Forschung am ML2R profitiert von der engen Zusammenarbeit mit assoziierten Forschungsgruppen aus den ML2R-Partnerorganisationen. Die Kooperation in verschiedenen grundlagen- oder anwendungsorientierten Forschungsfeldern erweitert das wissenschaftliche Spektrum des ML2R. Hier stellen wir Ihnen die Leiter*innen dieser Forschungsgruppen und ihre Arbeitsschwerpunkte vor.

Prof. Dr. Sven Behnke

Prof. Dr. Sven Behnke hat seit 2008 den Lehrstuhl für Autonome Intelligente Systeme an der Universität Bonn inne und leitet dort das Institut für Informatik VI – Intelligente Systeme und Robotik. Er erwarb 1997 einen Abschluss als Diplom-Informatiker an der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg und promovierte 2002 im Fach Informatik an der Freien Universität Berlin. In seiner Dissertation „Hierarchical Neural Networks for Image Interpretation“ hat er vorwärtsgerichtete Deep Learning-Modelle zu rekurrenten Modellen für die visuelle Wahrnehmung erweitert. Im Jahr 2003 forschte er als Postdoktorand zu robuster Spracherkennung am International Computer Science Institute in Berkeley, CA. In den Jahren 2004-2008 leitete Sven Behnke die Emmy Noether-Nachwuchsgruppe „Humanoide Roboter“ an der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg. Zu seinen Forschungsinteressen gehören Kognitive Robotik, Computer Vision und Maschinelles Lernen.

Behnke erhielt mehrere Best Paper-Awards, drei Amazon Research Awards (2018-20), einen Google Faculty Research Award (2019), sowie den Ralf-Dahrendorf-Preis des BMBF für den Europäischen Forschungsraum (2019). Sein Team NimbRo hat zahlreiche Roboterwettbewerbe gewonnen (RoboCup Humanoid Soccer, RoboCup@Home, MBZIRC). In ML2R bringt Sven Behnke als assoziierter Partner seine Expertise im Bereich Deep Learning für visuelle Wahrnehmung ein.

Prof. Dr. Jürgen Gall

Prof. Dr. Jürgen Gall ist seit Juni 2013 Professor und Leiter der Arbeitsgruppe Computer Vision an der Universität Bonn. Er studierte Mathematik an der Universität Mannheim und der Universität Wales Swansea, UK. Nach seiner Promotion in Informatik an der Universität des Saarlandes und am Max-Planck-Institut für Informatik war er von 2009 bis 2012 als Postdoktorand am Computer Vision Laboratory der ETH Zürich und von 2012 bis 2013 als Senior Research Scientist am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme in Tübingen tätig. Er erhielt 2013 ein Stipendium für eine unabhängige Emmy Noether-Forschergruppe von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG), 2014 den Deutschen Mustererkennungspreis der Deutschen Gesellschaft für Mustererkennung (DAGM) und 2016 einen ERC Starting Grant. Seit 2017 ist er Sprecher der von der DFG geförderten Forschergruppe „Antizipation menschlichen Verhaltens“ an der Universität Bonn. Galls Forschungsschwerpunkte liegen auf den Gebieten Action Recognition, Human Pose Estimation und Object Detection and Segmentation.

Prof. Dr. Jens Lehmann

Jens Lehmann ist Lead Scientist für Conversational AI & Knowledge Graphs am Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS und Koordinator des Dresdner Standort des Fraunhofer IAIS. In der Abteilung NetMedia, welche sich auf Multimedia Pattern Recognition und Deep Learning fokussiert, entwickelt er Methoden zur Datenanalyse für Wirtschaft und Forschung weiter. Professor Lehmanns Schwerpunkte am Institut sind Wissensgraphen, Maschinelles Lernen sowie Question Answering, Dialogsysteme. Diese Themen vertieft er ebenfalls an seinem Lehrstuhl an der Universität Bonn. Er ist einer der treibenden Kräfte hinter der Fraunhofer-Sprachassistenzplattform.

Professor Lehmann studierte Informatik an der TU Dresden und der Universität Bristol (England). Er promovierte anschließend an der Universität Leipzig im Jahr 2010. Vor seiner Berufung nach Bonn leitete Jens Lehmann seit 2010 dort eine eigene Forschungsgruppe. Von 2013 bis 2015 leitete er das Forschungszentrum für „Agile Knowledge Engineering and Semantic Web“ (AKSW) an der Universität Leipzig. Von 2011 bis 2012 war er als Research Visitor an der University of Oxford tätig. Seine Publikation werden häufig zitiert (h-Index > 50) und wurden mehrfach ausgezeichnet (über 10 Awards in internationalen Konferenzen und Journals).

Prof. Dr. Dr. Wolfgang Rhode

Wolfgang Rhode studierte Physik an der Universität Freiburg und schloss ein weiteres Studium der Philosophie mit der Promotion ab. 1993 promovierte er in Physik an der Universität Wuppertal. Wolfgang Rhode forschte und lehrte an den Universitäten Wuppertal, Berkeley und hat seit 2004 die Professur für Astroteilchenphysik an der TU Dortmund inne. Seine Arbeitsgruppe ist international für den Einsatz von Datenanalysemethoden bekannt, die in verschiedenen astrophysikalischen Experimenten zum Einsatz kommen, unter anderem in den Großprojekten IceCube, CTA, FACT und MAGIC.

Gemeinsam mit dem Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz forscht Wolfgang Rhodes Team im Sonderforschungsbereich 876 „Verfügbarkeit von Information durch Analyse unter Ressourcenbeschränkung“, dessen Vorstand er angehört. Aufbauend auf der seit Langem bestehenden Kollaboration der Lehrstühle bringt Wolfgang Rhode seine Expertise als assoziierter Partner im ML2R ein. Im Kompetenzzentrum begleitet er das relevante Anwendungsfeld der Astrophysik, welches durch große, nicht personengebundene Datensätze die Erforschung und Erprobung von ML-Verfahren im konkreten Anwendungsfall ermöglicht.