Nach meinem Studium der Informatik und Multimediatechnik in Erlangen habe ich 2009 meine Promotion am Lehrstuhl für Multimediakommunikation und Signalverarbeitung begonnen.  Im Jahr 2015 wechselte ich in die Position eines Software-Projektmanagers und beschäftigte mich mit der Serienentwicklung eines intelligenten Frontkamerasystems für das hochautomatisierte Fahren. Im Jahr 2022 stand ein Umzug nach Berlin an. Dort begann ich mit dem Aufbau des KI-Labors, das heute als Kompetenzzentrum für künstliche Intelligenz dient.

Was mich antreibt, in einem so dynamischen und sich rasant entwickelnden Bereich zum Thema KI bei AUMOVIO zu arbeiten, ist die Möglichkeit, jeden Tag dazuzulernen und zu wachsen. Das Feld verschafft mir tiefe, bereichsübergreifende Einblicke. Ich darf hoch motivierte Menschen kennenlernen, die an der Spitze der Technologie arbeiten. Meine Aufgabe im Labor besteht darin, Menschen zusammenzubringen und eine Vision zu entwickeln, damit wir unsere Bemühungen auf strukturierte Weise auf eine Art umsetzen, die KI ins Zentrum neuer Produkte und Dienstleistungen rückt.

KI hat die Automobilindustrie bereits revolutioniert: Mit effizienteren Prozessen, optimierten Produkten und erweiterten Komfort- und Sicherheitsfunktionen für Fahrzeuge. Ihr künftiges Potenzial ist immens. Ob es darum geht, älteren Menschen die Möglichkeit zu geben, unabhängig mobil zu bleiben, oder darum, KI-Technologien an jedem beliebigen Ort nahtlos zu nutzen – die Möglichkeit ist da. In unserem Labor hier in Berlin laufen die Fäden der weltweiten Forschung und der Vorentwicklung aus unserem Unternehmen zusammen. Hier unterstützen wir Talente und pflegen Innovationen mit dem Ziel, die Besten der Besten für die Zukunft von AUMOVIO zu gewinnen.

Mein Hintergrund liegt in den Bereichen KI und natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP). Zuvor war ich als Experte und Anwendungsarchitekt tätig und habe erfolgreich große KI-Lösungen für verschiedene Branchen, darunter Banken, Versicherungen, Handel und Gesundheitswesen, bereitgestellt.

Bei AUMOVIO leite ich mehrere Projekte, bei denen generative KI und große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) im Fokus stehen. Diese Projekte harmonieren mit der übergeordneten KI-Strategie von AUMOVIO, also zu einer „AI-empowered Company“ zu werden und „AI-empowered Employees“ zu fördern. Ersteres wird durch die Automatisierung von Aufgaben in der Produktentwicklung und die Verbesserung der Qualität und Zuverlässigkeit von Produkttests erreicht. Für Letzteres nutze ich die neuesten Fortschritte bei LLMs und agentenbasierten Workflows, damit die Belegschaft von AUMOVIO schnell die richtigen Informationen finden und komplexe Arbeitsabläufe optimieren kann.

Obwohl AUMOVIO nicht vorrangig ein NLP-Unternehmen ist, habe ich mich für die Arbeit hier entschieden, weil ich mein Fachwissen interdisziplinär einbringen und mit dem Know-how des Unternehmens in der Entwicklung von Mobilitätsprodukten kombinieren kann. Bei AUMOVIO habe ich das Gefühl, dass ich an vorderster Front dabei bin und dazu beitragen kann, die moderne Mobilität durch KI zu verändern. Darüber hinaus habe ich die Möglichkeit, mein Wissen in anderen innovativen KI-Themen wie autonomes Fahren und erklärbare KI zu erweitern, indem ich mit den Fachleuten des Unternehmens in diesen Bereichen zusammenarbeite.  

Die Herausforderung, KI- und Softwarelösungen auf reale Probleme anzuwenden, hat mich schon immer motiviert. Das betrifft vor allem das sich schnell entwickelnden Gebiet des autonomen Fahrens. Bei AUMOVIO kann ich einen wichtigen Beitrag zu bedeutenden KI-Innovationen leisten, die die Zukunft der Mobilität prägen.

In Projekten wie „just better DATA“ entwickeln wir KI-basierte Ansätze für intelligente Datenschleifen, mit denen Datenerfassung und Datenverarbeitung im Fahrzeug verbessert werden sollen. Diese Initiative verringert den Bedarf an großen Datenmengen und liefert hochwertige Trainingsdaten für KI-Modelle. So können Systeme für autonomes Fahren verbessert werden.

Zu meinen Aufgaben gehört es, Daten-Workflows zu optimieren und KI-gesteuerte Lösungen in die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen bei AUMOVIO zu integrieren. KI hat schon heute einen großen Einfluss auf Sicherheit, Effizienz und Fahrerassistenzsysteme. Ihr zukünftiges Potenzial liegt darin, vollautonome Fahrzeuge und intelligente Verkehrsökosysteme möglich zu machen.

Als Teil der dynamischen KI-Entwicklung bei AUMOVIO kann ich – insbesondere an diesem Standort – einen Beitrag bei der Weiterentwicklung von Spitzentechnologien leisten, von denen die Zukunft der Mobilität geprägt werden wird.

Im Rahmen einer Zusammenarbeit mit der TU München arbeite ich seit Februar 2023 im Unternehmen.

Ich bin verantwortlich für Konzepte intelligenter Innenräume in autonomen Fahrzeuge im Rahmen von PPP-Projekten wie KARLI und Stadt:UP. Mit dieser Forschung unterstützt unser Team AUMOVIO bei der Entwicklung von intelligenten und ausgefeilten Mensch-Maschine-Schnittstellen mit dem Ziel, uns zum Branchenführer bei Smart-Displays zu machen.

Die Arbeit im Bereich KI bietet mir die Möglichkeit, an technologischen Meilensteinen teilzuhaben, die neben der Branche auch die Gesellschaft und das tägliche Leben verändern können. Insbesondere autonome Mobilität steht an der Spitze der Innovation und hat den Automobilsektor durch moderne Fahrassistenzsysteme (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS), Assistenten und vollständig autonome Fahrzeuge erheblich beeinflusst.  

Die Arbeit am Lehrstuhl für Human-Centered Technologies for Learning ermöglicht es, mich auf die Entwicklung interaktiver Mensch-Maschine-Systeme im Fahrzeuginnenraum zu konzentrieren, die sowohl innovativ als auch einfach zu bedienen sind. Ich bin dankbar für die Möglichkeit, gemeinsam mit diesem Team dazu beizutragen, die Welt zum Besseren zu verändern.

Meine Promotion an der TU Berlin wird begleitet von meiner Arbeit im Intelligent Multi-Robot Coordination Lab der TU.    Nach meinem Master-Abschluss zum Thema fortgeschrittene Steuerung mobiler Roboter habe ich zwei Jahre lang als Lehr- und Forschungsassistent gearbeitet.

Meine Forschungsinteressen liegen im Schnittpunkt der modernen Regelungstheorie und moderner Technologien für maschinelles Lernen. Ich interessiere mich vor allem für das Problem der intelligenten Roboternavigation in dynamischen und unsicheren Umgebungen, wobei der Fokus auf der Verbesserung von Leistung und Sicherheit liegt. Ich bin dankbar für die Möglichkeit, bei AUMOVIO innovative Lösungen für echte Herausforderungen zu entwickeln.    

Meine Aufgaben liegen in erster Linie im Bereich der Zukunft der autonomen Mobilität. Ich beschäftige mich insbesondere mit der Entwicklung und Regularisierung von probabilistischen und generativen Deep-Learning Modellenfür die dynamische Umfeldprognose und -planung.

Diese Forschung hilft AUMOVIO dabei, neue Möglichkeiten zu erschließen, zum Beispiel indem probabilistische Vorhersagemodelle im Rahmen des Projekts KI WISSEN mit Domänenwissen angereichert werden oder indem im Rahmen des Projekts NXTAIM interessante Bewertungsszenarien mit generativen Modellen erstellt werden.

KI ist ein sich schnell entwickelndes Forschungsgebiet mit einem immensen Potenzial – nicht nur für die autonome Mobilität, sondern auch für eine Reihe von Robotikanwendungen. Im AUMOVIO KI-Labor können wir dieses Potenzial entdecken und branchenübergreifende Innovationen vorantreiben.

Ich arbeite derzeit an räumlich-zeitlichen Modellen. Bevor ich zum Forschungsteam in Berlin kam, war ich Teil des Teams, das am autonomen mobilen Roboter Corriere von AUMOVIO arbeitete.

Mein akademischer Hintergrund umfasst einen Master-Abschluss in Künstlicher Intelligenz von der Radboud-Universität im niederländischen Nijmegen sowie einen Forschungsmaster mit Schwerpunkt Computational Neuroscience vom Donders-Institut. In meiner Forschung geht es um die Erstellung zeitlich und räumlich konsistenter 3D- und 4D-Modelle unter Verwendung der jüngsten Fortschritte im Bereich des Repräsentationslernens, des 3D-Deep-Learning und der generativen Modelle.

Aktuell konzentriere ich mich auf die Beantwortung folgender Fragen, mit denen die Innovation in der Automobilindustrie vorangetrieben werden soll:

• Wie können wir begrenzte Sinneseindrücke effektiv in eine reichhaltige 3D-Darstellung umwandeln?
• Wie lässt sich die zeitliche Entwicklung einer Szene am besten vorhersagen?
• Wie können wir die Datenverfügbarkeit für Anwendungen des autonomen Fahrens verbessern?    

Mein Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von Erfassungssystemen für komplexe Umgebungen, insbesondere im Umgang mit hochdimensionalen oder unzuverlässigen Datenquellen.

Ich glaube, dass KI und maschinelles Lernen der nächste Schritt in unseren Bemühungen sind, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren. Mit sorgfältig entworfenen, trainierbaren Modellen, die auf einem tiefen Verständnis einzelner Teilprobleme aufbauen, können wir sogar Funktionen auf höherer Ebene automatisieren, die durch einen kleinen Satz von Gleichungen nicht ausreichend dargestellt werden können.

Die Arbeit im KI-Labor von AUMOVIO war eine großartige Gelegenheit, dieses faszinierende Gebiet zu erforschen und mit meiner Arbeit einen wichtigen Beitrag zu leisten. Ich freue mich darauf, die Grenzen der Erfassungssysteme weiter zu verschieben und Innovationen zu entwickeln, die in einer Vielzahl von Branchen einen bedeutenden Unterschied machen werden.

Ich habe an der TU Berlin Informatik mit dem Schwerpunkt Kognitionswissenschaften studiert, sowohl im Bachelor- als auch im Master-Studiengang. Derzeit arbeite ich an meiner Promotion, die sich auf die weitere Erforschung der lokal-globalen erklärbaren KI (xAI, Explainable Artificial Intelligence) im Bereich der Computer Vision und die Einbindung von xAI-Ansätzen in unsere internen Projekte konzentriert. Ich promoviere in der Arbeitsgruppe für Kognitionswissenschaften an der Universität Bamberg.

Im Rahmen meiner Forschung beschäftige ich mich vor allem mit der Verbesserung der Interpretierbarkeit von KI-Modellen. Bei meiner Arbeit geht es darum, Erklärungen für ein tiefes neuronales Netz, ein sogenanntes Deep Neural Network, zu erstellen, das mit histopathologischen Daten trainiert wurde. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Verbesserung seiner Interpretierbarkeit. Bei AUMOVIO möchte ich die lokalen xAI-Techniken verbessern und verfeinern und den internen Akteuren, die mit unterschiedlichen multimodalen Datensätzen arbeiten, xAI-Wissen vermitteln. Dazu gehört auch die Unterstützung bei der Modellverbesserung und Fehlersuche mit lokalen und globalen Ansätzen, um ein umfassendes Verständnis der modellinternen Prozesse zu ermöglichen.

Im KI-Labor in Berlin bin ich Teil eines dynamischen und innovativen Teams. Die Arbeit in einem Unternehmen, das sich der KI-Forschung verschrieben hat, ermöglicht es mir, meine Fähigkeiten und Erfahrungen in xAI und anderen verwandten Bereichen weiter zu verbessern.

Meine Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung von Plausibilitätsmethoden für automobile Erfassungssysteme auf Basis von tiefen neuronalen Netzen (Deep Neural Network, DNN), die in Echtzeitarbeiten.

Die Möglichkeit, modernste KI-Forschung auf reale Herausforderungen in der Automobilindustrie anzuwenden, motiviert mich. Das innovative Umfeld von AUMOVIO ermöglicht es mir, zu sinnvollen Lösungen beizutragen und gleichzeitig meine akademischen Interessen im Bereich der KI-Plausibilität zu verfolgen.

Meine Forschung verbessert die Zuverlässigkeit von KI-Systemen in den Produkten von AUMOVIO durch die Entwicklung von Methoden zur Bewertung und Verbesserung von KI-Modellergebnissen, wodurch unsere Systeme robuster und erklärbarer für sicherheitskritische Automobilanwendungen werden.

KI hat bereits Fahrerassistenzsysteme, die vorausschauende Wartung und die Fertigungseffizienz verbessert. Künftig könnten auch das vollständig autonome Fahren und ein fortschrittliches Verkehrsmanagement davon profitieren.  

Aufbauend auf meinem ingenieurwissenschaftlichen Hintergrund vom Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und meiner Arbeit in verschiedenen Positionen in internationalen Forschungseinrichtungen und Unternehmen habe ich wertvolle Praxiserfahrungen im Bereich KI und autonomes Fahren gesammelt. Ich bin überzeugt, dass dieser Bereich in naher Zukunft einen noch größeren Einfluss haben wird.

Bei AUMOVIO liegt der Schwerpunkt meiner Forschung auf der Bewegungsplanung und steuerung für autonome Fahrzeuge unter komplexen Verkehrsbedingungen. In meiner Arbeit untersuche ich, wie autonome Systeme das unsichere Verhalten anderer Verkehrsteilnehmerinnen und Verkehrsteilnehmer prognostizieren und sich daran anpassen können. Durch die Integration von lernbasierten Methoden mit modellbasierten Ansätzen entwickle ich Techniken zur Bewegungsplanung, die sowohl die Sicherheit als auch den Komfort beim autonomen Fahren erhöhen, und zwar unter Berücksichtigung von Unsicherheit und Interaktion.

Das AUMOVIO KI-Labor ist ein wichtiges Zentrum für KI-Innovationen. Hier arbeite ich gemeinsam mit talentierten Forscherinnen und Forschern an Projekten, die die intelligente Mobilität voranbringen und zu sichereren, effizienteren Automobilsystemen beitragen.  

Meine Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung sicherer komprimierter neuronaler Netze, die speziell auf Geräte mit begrenztem Speicher zugeschnitten sind. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf sicherheitskritischen Anwendungen, zu denen das autonome Fahren gehört.

Durch meine Arbeit im Rahmen des PPP-Projekts CeCaS (Central Car Server) trage ich aktiv zur Weiterentwicklung der Safe-AI-Funktionalität bei. Dabei geht es um die Entwicklung von Hardware- und Software-Architekturen sowie von validierten Softwarelösungen für zukünftige High-Performance-Computing (HPC)-Produkte bei AUMOVIO.

Das KI-Labor von AUMOVIO in Berlin steht an der Spitze der KI-Innovation und entwickelt innovative Algorithmen und Lösungen, die sich nahtlos in die Produkte von AUMOVIO integrieren lassen. Ich glaube, dass das wahre Potenzial der KI darin liegt, sie transparenter, sicherer und menschenzentrierter zu machen, um Integrität und Vertrauen in die sich rasch entwickelnde KI-Landschaft.

Ich habe meinen Master-Abschluss in Maschinenbau mit der Vertiefung Fahrzeugtechnik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) gemacht. Anschließend arbeiteteich als Algorithmenentwickler für die autonomen Fahrfunktionen von L4.

Aktuell promoviere ich am Dahlem Center for Machine Learning and Robotics der Freien Universität Berlin. Meine Forschungsinteressen konzentrieren sich auf den entscheidenden Aspekt der Vorhersage zukünftiger Trajektorien von Verkehrsteilnehmern, die einen wesentlichen Input für die Bewegungsplanungssysteme autonomer Agenten darstellen. Das Hauptaugenmerk liegt auf der Entwicklung von Ansätzen zur Kombination von lern- und modellbasierten Methoden, um robustere und effizientere Modelle zur langfristigen Vorhersage von Verkehrsszenen zu entwickeln.

Ich freue mich darauf, mit meiner über die Jahre gesammelten Forschungs- und Entwicklungserfahrung Tag für Tag zu den KI-gestützten Produkten und Dienstleistungen von AUMOVIO beizutragen.