Person

Emma Pabich

M. Sc.

Doktorandin

Profilbild von Emma Pabich Urheberrecht: © ,
Lehrstuhl für Data Science im Maschinenbau

Adresse

Gebäude: 6050

Raum: A 2.12

Dennewartstraße 27

52068 Aachen

Kontakt

WorkPhone
Telefon: +49 241 80 92054
 

Ich habe meinen Bachelor-Abschluss in Computational Engineering Science an der RWTH Aachen gemacht, anschließend habe ich im Mai 2019 meinen Master-Abschluss im gleichen Fach gemacht. Danach habe ich als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Cybernetics Lab IMA&IfU der RWTH Aachen gearbeitet. Seit Juli 2020 arbeite ich als wissenschaftlicher Mitarbeiter & Doktorandin am DSME unter der Betreuung von Professor Dr. Sebastian Trimpe. Ich arbeite auf dem Gebiet des Reinforcement Learning, Learning-based Control und der Robotik.

Ich interessiere mich besonders dafür, wie man intelligente Systeme, wie z.B. Roboter, so trainieren kann, dass sie eine Vielzahl unterschiedlicher Fähigkeiten beherrschen können. Dies wird hoffentlich zu Robotern führen, die in ähnlicher Weise intelligent sind wie Menschen. Das Reinforcement Learning ist eine Möglichkeit, Robotern ihre Aufgabe selbstständig beizubringen. Die meisten Reinforcement Learning Agents werden jedoch nur für eine bestimmte Aufgabe trainiert, die manuell vordefiniert werden muss. In meiner Forschung möchte ich Methoden entwickeln, um eine Aufgabenbeschreibung automatisch aus Bildern zu ermitteln. Meine Vision ist es, einem Roboter ein Bild seines Arbeitsbereichs zu zeigen, und aus diesem Bild erkennt der Roboter instinktiv seine Aufgabe. Dies wird es ermöglichen, einen Reinforcement Learning Agent zu trainieren, der in der Lage ist, eine Vielzahl verschiedener Aufgaben zu verallgemeinern.

Vorträge

„Industrial Reinforcement Learning: selbstlernende Prozesssteuerung für die Produktion“, VDMA Forum 4.0, Informationstag Intelligente Produktionsprozesse Forschung zu Machine Learning und Künstlicher Intelligenz, Frankfurt, Sep. 2019

Lehre

Dozentin der Vorlesungen “Informatik im Maschinenbau 2” and “Computational Science in Mechanical Engineering 2”

Einwöchiges Seminar an der RWTH International Academy summer school zum Thema “Robotics for Future Industrial Applications” (Jul. 2019)

Zweitägiges Seminar organisiert von der RWTH International Academy zum Thema Model-Free Reinforcement Learning in Penang, Malaysia (Aug. 2019)

Betreute Abschlussarbeiten

Jan Niklas Büscher, “Lung Cancer Segmentation with Guided Neural Networks for Computed Tomography Images”, RWTH Aachen University

Lukas Merten, “Learning Fair Trading in Financial Markets with Multi-Agent Reinforcement Learning”, RWTH Aachen University

Timo Bakr, Florian Berthold, Timna Böttcher, “Deep Reinforcement Learning for Robot Navigation in Urban Environments”, RWTH Aachen University

Hannah Markgraf, "Toward Safety Guarantees for Deep Neural Network Controllers: Stability Analysis of Reinforcement Learning Policies", RWTH Aachen University