Werner-von-Siemens-Ring Jungwissenschaftler/innen 2019
Die Auszeichung von Andreas Dörr als Jungwissenschaftler der Stiftung Werner-von-Siemens-Ring erfolgt in Anerkennung seiner herausragenden Arbeiten für dateneffizientes, verstärkendes Maschinenlernen.
Eines der großen Versprechen von Machine Learning (ML) und Künstlicher Intelligenz (KI) ist es, einer Maschine die Fähigkeit zu verleihen, in komplexen und unbekannten Umgebungen autonom neues Verhalten zu erlernen. Ergebnisse dieser Forschungsrichtung, im speziellen der Disziplin des Reinforcement Learnings (RL), sind allerdings nach wie vor überwiegend beschrankt auf sehr spezialisierte, simulierbare und gut verstandene Problemfelder. Die Arbeit von Andreas Dorr adressiert dagegen Probleme wie: Daten-Effizienz, Robustheit und Lernen in Gegenwart von fehlerhafter und unvollständiger Wahrnehmung der Umgebung. Diese Probleme treten typischerweise auf, sobald maschinelle Systeme in unseren unstrukturierten, alltäglichen Umgebungen operieren sollen. Kernthemen seiner Arbeiten sind das Erlernen probabilistischer, prädiktiver Modelle, die es der Maschine erlauben aus vergangenen Erfahrungen optimale Entscheidungen für zukünftige Handlungen abzuleiten.
Foto: Stefanie Winkler (München)
Stiftung Werner-von-Siemens-Ring