Andreas Geiger erhält ein Starting Grant des Europäischen Forschungsrat (ERC)

Andreas Geiger, Leiter der Max-Planck-Forschungsgruppe für Autonomes Maschinelles Sehen und Professor im Fachbereich Informatik an der Universität Tübingen, erhält ein ERC Starting Grant.

Die Projektförderung in Höhe von 1,47 Millionen Euro ist auf einen Zeitraum von fünf Jahren angelegt. Starting Grants verhelfen jungen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern zu größerer Eigenständigkeit in ihrer Forschungskarriere. Geiger wird die Förderung für sein Projekt "LEGO 3-D - Learning Generative 3D Scene Models for Training and Validating Intelligent Systems" verwenden. Damit will der Informatiker Modelle entwickeln, mit denen sich die Wahrnehmung autonomer Fahrzeuge und anderer künstlicher intelligenter (KI) Systeme verbessern und deren Verhalten und Funktion leichter überprüfen lässt.

KI-Systeme basieren auf maschinellem Lernen. Damit beispielsweise ein autonomes Fahrzeug Objekte in seiner Umgebung erkennen kann, wird der zuständige Algorithmus in der Trainingsphase anhand vieler Beispielbilder trainiert, um später im Einsatz zuverlässig arbeiten zu können. Die Position der Objekte im Bild muss hierzu bislang aufwändig und von Hand bestimmt werden. Eine weitere Schwierigkeit ist die Einschätzung des Verhaltens solcher autonomer Systeme: Ein statischer Datensatz reicht oft nicht aus, weil die Handlungen eines Systems wiederum seine Umgebung beeinflussen und in unvorhersehbarer Weise verändern können.

Um diese Hürden zu überwinden und maschinelles Sehen besser und zuverlässiger zu gestalten, will Geiger Modelle entwickeln, die Bilddaten automatisch und in Echtzeit erzeugen können. Dafür will der Informatiker zunächst mit Algorithmen die dreidimensionale Umwelt erfassen und in ihre elementaren Bestandteile (Objekte) zerlegen. Basierend auf dieser Zerlegung sollen anschließend probabilistische generative Modelle trainiert werden, die in der Lage sind, neue Szenen in realistischer Weise wieder zusammenzusetzen. Die Modelle könnten zur Erzeugung von Trainingsdaten oder zur Überprüfung der Funktion autonomer Systeme eingesetzt werden. Die Ergebnisse des Forschungsprojektes sind nicht nur für das hochautomatisierte Fahren wichtig, sondern könnten auch Anwendung in persönlichen Assistenzsystemen, in Produktionsprozessen, sowie im Unterhaltungs- und Bildungsbereich finden.

Andreas Geiger studierte am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) Informatik und Mathematik, mit Forschungssemestern an der Ecole Polytechnique Fédérale in Lausanne (Schweiz) und am Massachusetts Institute of Technology (USA). Nach seiner Promotion am KIT forschte er am Max Planck Institut für Intelligente Systeme in der Abteilung „Perzeptive Systeme“ und wurde 2016 sowohl zum Max-Planck Gruppenleiter als auch zum Gastprofessor an die ETH Zürich berufen. Seit März 2018 ist er Professor für „Lernbasierte Computer Vision“ an der Universität Tübingen.