Antrittsvorlesungen

Datum: Montag, dem 6. Februar 2012 um 16.00 Uhr

Ort: Raum C110 des Robert-Piloty-Gebäudes (S02|02)

Öffentliche Antrittsvorlesung von Prof. Dr. Michael Goesele

Titel: Von Pixeln, Dreiecken und Prozessoren

Kurzzusammenfassung: Eines der Ziele von Computergraphik und Computer Vision ist es, qualitativ hochwertige Modelle einer Szene (z.B. eines Ausschnitts der realen Welt) zu erzeugen und daraus dann letztlich photorealistische Bilder zu generieren, die nicht von mit einer Digitalkamera aufgenommenen Bildern unterscheidbar sind. Beide Schritte - Rekonstruktion eines Szenenmodells und Rendering - erfordern nicht nur gute Eingabedaten und aufwendige Algorithmik sondern auch signifikante Rechenleistung. In diesem Vortrag werde ich eine Reihe aktueller Arbeiten meiner Gruppe aus diesen Bereichen vorstellen und dabei insbesondere auch die gegenseitigen Abhängigkeiten zwischen den Themengebieten Computergraphik, Computer Vision und massiv-paralleles Rechnen beleuchten.

Biographie: Michael Goesele ist seit 1.6.2011 Professor für Geometrische Modellierung und Animation am GRIS im Fachbereich Informatik. Er arbeitet bereits seit 2007 als Juniorprofessor an der TU Darmstadt und war davor Postdoc an der University of Washington in Seattle. Seine Forschung beschäftigt sich mit Themen aus den Bereichen Computergraphik, Computer Vision und massiv-paralleles Rechnen. Weitere Informationen finden Sie auf seiner Webseite unter http://www.gris.informatik.tu-darmstadt.de/~mgoesele/.

Öffentliche Antrittsvorlesung von Prof. Dr. Jan Peters

Titel: Maschinelles Lernen zum Erwerb motorischer Fähigkeiten für autonome Roboter

Kurzzusammenfassung: Autonome Roboter, welche Menschen in vielen Situationen unterstützen, sind ein interdisziplinäres Forschungsziel der Robotik, der Künstlichen Intelligenz und der Kognitionswissenschaft. Die Künstliche Intelligenz-Forschung der 80-90er Jahre hat gezeigt, dass es nicht möglich sein wird, per Hand Verhalten für alle denkbaren Situationen zu programmieren. Stattdessen müssen oft neue Verhalten gelernt werden. Um Robotern den Erwerb neuer motorischer Fähigkeiten und deren automatische Verbesserung zu ermöglichen, werden neue Algorithmen benötigt, welche in den hoch-dimensionalen Arbeitsräumen von anthropomorphen und humanoiden Robotern vielseitig einsetzbar sind und auf der Verknüpfung von Einsichten aus dem maschinellem Lernen, der Robotik und dem menschlichen motorischen Lernen beruhen. Unser Ziel ist es, solche neue Ansätze und Algorithmen für das Roboterlernen zu entwickeln und auf reale Roboter anzuwenden. Im Rahmen dieser Antrittsvorlesung werden Ausschnitte aus aktuellen Arbeiten präsentiert.

Biographie: Jan Peters ist seit dem 1.7.2011 als Professor am Fachbereich Informatik tätig und baut dort das neue Fachgebiet Intelligente Autonome Systeme auf. Zuvor arbeitete er am Max Planck Institut für Intelligente Systeme (2010-2011) bzw. am Max Planck Institut für Biologische Kybernetik (2007-2010) in Tübingen, wo er Leiter der Gruppe "Robot Learning" war. Mehr Informationen über Jan Peters finden Sie unter http://www.ias.tu-darmstadt.de/Member/JanPeters.

  

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