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Björn Schuller übernimmt den Lehrstuhl für Informatik mit Schwerpunkt Complex Systems Engineering

Prof. Dr. Schuller ist zum 1. Oktober auf den Lehrstuhl für Informatik mit Schwerpunkt Complex Systems Engineering der Fakultät für Informatik und Mathematik berufen worden. Der Lehrstuhl wurde im Rahmen der Strategie Technik Plus neu geschaffen.

| Lesedauer: 3 Min.

Prof. Dr. Björn Schuller

Prof. Dr. Björn Schuller

Björn Schuller (Jahrgang 1975) hat Elektrotechnik und Informationstechnik an der Technischen Universität München (TUM) studiert. Anschließend war er als wissenschaftlicher Mitarbeiter, wissenschaftlicher Assistent, akademischer Rat und Oberrat am dortigen Lehrstuhl für Mensch-Maschine-Kommunikation tätig – zuletzt als Nachwuchsgruppenleiter. An der TUM promovierte er 2006 und habilitierte sich 2012 mit einer Schrift zum Thema „Intelligent Audio Analysis – Speech, Music, and Sound Recognition in Real-Life Conditions“.

Der akademische Werdegang von Björn Schuller ist von Aufenthalten und Tätigkeiten an einer Reihe weiterer renommierter internationaler Forschungseinrichtungen geprägt. Als Gastwissenschaftler absolvierte er Forschungsaufenthalte am Centre National de la Recherche Scientifique in Frankreich, am Imperial College London in Großbritannien, am Information and Communications Technology Research Centre of Excellence in Australien sowie am Institut für Informations- und Kommunikationstechnologie der Joanneum Research in Österreich. Im Anschluss war er als Gastprofessor an der Universität Genf in der Schweiz und wurde zum dauerhaften Gastprofessor am Harbin Institute of Technology in China ernannt. Bis August 2013 hatte er bereits die Vertretung des Lehrstuhls für Informatik mit Schwerpunkt Sensorik der Universität Passau inne. Seit 2013 ist er auch als Forscher und Dozent am Imperial College London tätig.

In seiner Forschung widmet sich Prof. Dr. Schuller hauptsächlich der mathematischen Modellierung und Entwicklung neuer recheneffizienten und ökonomischen Algorithmen und Verfahren im Bereich des Maschinellen Lernens für intelligente und komplexe Systeme. Das Lernen erfolgt dabei auf Basis beobachteter Signalverläufe meist multimodaler und heterogener Sensoren - beispielsweise Kameras, Mikrophone, oder weitere Messsensoren. Dies wird begleitet von einer Informationsextraktion in hochdimensionalen Räumen, um effiziente Repräsentationen beobachteter Verhaltensmuster zu erreichen, was für die weitere Analyse und Verarbeitung erforderlich ist. „Die Anwendungsschwerpunkte der Forschung liegen im Bereich des Engineerings und der Analyse komplexer Informations-, Kommunikations- und Infrastruktursysteme wie etwa soziale Systeme, im Bereich des Transportwesens oder für „Smart Cities“ der Zukunft“, erklärt er. Solche Systeme kennzeichnet in aller Regel ein schwer vorhersagbares, nicht-lineares oder chaotisches und emergentes Verhalten, welches sich erst durch das meist stark vernetzte Zusammenspiel einzelner Systeme im Systemverbund und Wirkungskontext ergibt. Ein weiterer Fokus findet sich im Gebiet der affektiven, kognitiven und perzeptiven Computersysteme zum Beispiel für eine sozial kompetente Mensch-System-Interaktion oder multimediales Datenmanagement. Insgesamt gestaltet sich die Forschung somit auch interdisziplinär mit Berührungspunkten außerhalb der Informatik und Mathematik.

Prof. Dr. Schuller koordinierte zahlreiche Forschungsprojekte sowohl auf nationaler als auch internationaler Ebene. Er war an der Einwerbung umfangreicher Fördermittel beteiligt; unter anderem von der Deutschen Forschungsgemeinschaft und der Europäischen Union. Er ist ferner Halter eines hochrenommierten ERC Starting Grants. Darüber hinaus hat er mit multinationalen Unternehmen wie BMW, Continental, Daimler, HUAWEI, Siemens, Toyota oder VDO Automotive zusammengearbeitet.

Für seine wissenschaftliche Leistung wurde Björn Schuller bereits mehrfach für beste Systeme, Demonstrationen und Veröffentlichungen ausgezeichnet. Er ist zudem ein gefragter wissenschaftlicher Referent und Gutachter sowie assoziierter und Hauptherausgeber einer Reihe führender wissenschaftlicher Zeitschriften unter anderem des IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers).

Kontakt

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Tel.: +49 851 509-1434, -1450
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