Fotos: Sandra Meyndt
Das Zentrum freut sich und ist stolz, dass sich die beiden trotz attraktiver Angebote anderer Universitäten für Freiburg entschieden haben. "Die Universität, die Technische Fakultät sowie das Zentrum BrainLinks-BrainTools bieten mir optimale Bedingungen für meine Forschung", sagt Abhinav Valada, der mit seiner Professur für Roboterlernen die Nachfolge von Wolfram Burgard antritt. "Auch im Hinblick auf die laufende zweite Runde der Exzellenzstrategie des Bundes und der Länder war die Entscheidung für Freiburg für mich schnell klar. Mit BrainWorlds – interne Weltmodelle in Tieren, Menschen und Künstlicher Intelligenz sind wir an einer hervorragenden Exzellenzclusterinitiative beteiligt, zu der wir mit unserer Forschung in entscheidender Weise beitragen können", ergänzt Joschka Bödecker, dessen Professur sich der Neurorobotik widmet.
Robot Learning Lab
Abhinav Valada promovierte Computer Science an der Professur für Autonome Intelligente Systeme, Institut für Informatik der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg. Seit 2019 ist er als Junior Professor und Leitung des Robot Learning Labs, Institut für Informatik der Universität Freiburg tätig.
Valada und seine Gruppe wollen die Grundlagen der Roboterwahrnehmung, der Zustandsschätzung und der Planung mit Hilfe von Lernansätzen weiterentwickeln, damit Roboter in komplexeren Bereichen und unterschiedlichen Umgebungen zuverlässig arbeiten können. Ihr Ziel ist es, skalierbare, lebenslang lernende Robotersysteme zu entwickeln, die kontinuierlich mehrere Aufgaben aus dem lernen, was sie wahrnehmen, indem sie eine Reihe von Modalitäten und Erfahrungen in der realen Welt nutzen.
Neurorobotics Lab
Joschka Bödecker promovierte an der Professur für Engineering, Machine Learning, Robotics der Universität Osaka. Von 2015 bis 2017 vertrat er Prof. Martin Riedmiller und leitete das Machine Learing Lab der Universität Freiburg. Seit Herbst 2017 ist er als Junior Professor bei Neurorobotics Lab, Institut für Informatik der Universität Freiburg tätig.
Das Bödecker Neurorobotics Lab entwickelt Methoden des maschinellen Lernens für Robotik und Neurotechnologie. Sie konzentrieren sich auf dateneffiziente Deep Reinforcement Learning-Methoden, die robuste und adaptive Lösungen bieten, und zielen auf Anwendungen in der realen Welt ab.
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