Robotic Interactive Perception
Guillermo Gallego ist seit September 2019 Professor für „Robotic Interactive Perception“ an der Technischen Universität Berlin und am Einstein Center Digital Future (ECDF). Der Spanier war zuvor als Post-Doc am Institut für Neuroinformatik der Universität Zürich und der ETH Zürich tätig. Von 2005 bis 2011 war er Fulbrighter und forschte am Georgia Institute of Technology in den USA, wo er 2011 promovierte.
Der Fokus seiner Forschungsarbeit liegt an der Schnittstelle von Robotik, Computer Vision und angewandter Mathematik, mit dem Schwerpunkt Optimierung. „Ich konzentriere mich auf die Roboterwahrnehmung mit Kameras und auf Optimierungsmethoden für interdisziplinäre Abbildungs- und Steuerungsprobleme“, erklärt Gallego. Im Rahmen seiner Professur am ECDF möchte er sich auf die Verbesserung des Wahrnehmungssystems bei Robotern konzentrieren. „Wenn Sensoren, beispielsweise Kameras, und Prozessoren billiger, kleiner und besser werden, werden sie auch allgegenwärtiger. Durch unsere Smartphones ist die Technologie bereits Teil unseres Alltags. Dies gilt auch für Roboter und Fernerkundungsnetzwerke“, sagt Gallego.
Die Menge an Informationen, die solche Geräte über die Umwelt gewinnen können, sei enorm und wachse stetig. Um diese technologischen Vorteile voll auszuschöpfen, bedarf es laut Gallego neuer effizienter Methoden, um Informationen (Muster) aus den Rohdaten zu extrahieren und in Wissen umzuwandeln. „Dieses Wahrnehmungswissen ist unerlässlich, um Vorhersagen über die Zukunft zu machen und um Roboter, die in sich verändernden Umgebungen arbeiten, autonom zu machen“, so Gallego. Dies sei ein anspruchsvolles Forschungsprojekt, das mehrere Kompromisse beinhaltet, da die Menge der verfügbaren Ressourcen wie Speicher, Rechenleistung und Bandbreite weitgehend begrenzt sei.
Gallego ist sehr interessiert an interdisziplinärer Forschungsarbeit. Als Beispiel nennt er ein Forschungsprojekt während seiner Promotion. „Ich habe meinen elektrotechnischen Hintergrund mit dem von Forscher*innen im Bauwesen kombiniert. Wir wollten ein Fernerkundungswerkzeug entwickeln, mit dem wir Informationen aus Stereovideos der Meeresoberfläche extrahieren konnten. Wir haben sie genutzt, um die Natur zu untersuchen, um die Energietransfer-Wechselwirkung zwischen dem Meer und der Atmosphäre großflächig und unaufdringlich zu messen und ein Frühwarnsystem für gefährdete Küstenregionen wie die Lagune von Venedig in Italien einzurichten. Ich bin sicher, dass sich bei den ECDF-Professoren aufgrund unseres breit gefächerten Wissens ähnliche interessante Möglichkeiten ergeben werden.“
Weitere interdisziplinäre Forschungsgebiete sind die digitale Signalverarbeitung und das maschinelle Lernen. Dies sei ein großes Feld, mit Anwendungen in vielen wissenschaftlichen Disziplinen. „Jeden Tag werden riesige Datenmengen in Form von digitalen Bildern oder Videos erzeugt. Diese rufen zur Verarbeitung auf, um aus ihnen sinnvolle Informationen zu gewinnen. Wir, die Menschen, machen das mühelos, aber für Computer ist es eine andere Geschichte. Mit mathematischen Techniken aus den oben genannten Bereichen, jetzt unter dem Namen Data Science, werden solche Informationen in einem Computer zu extrahieren. Da mir die Bildverarbeitung am Herzen liegt, möchte ich die Möglichkeiten nutzen, dieses Wissen auf andere Disziplinen anzuwenden – beispielsweise im Bereich der Medizin, autonomes Fahren, Weltraumforschung oder Social Media“ ", betont Gallego.