Person

Alexander von Rohr

M. Sc.

Doktorand

Alexander von Rohr Urheberrecht: © Alexander von Rohr
Lehrstuhl für Data Science im Maschinenbau

Adresse

Gebäude: 6050

Raum: A 2.11

Dennewartstraße 27

52068 Aachen

Kontakt

WorkPhone
Telefon: +49 241 80 92049
 

Ich arbeite derzeit an "Probabilistic Robust Control" in Verbindung mit erlernten Systemmodellen.

Meine Forschungsinteressen sind unter anderem: learning of robust feedback controllers, Bayesian Optimization, probabilistic dynamics models, safe learning.

Im August 2020 habe ich mich dem DSME für die zweite Hälfte meiner Doktorarbeit unter der Leitung von Prof. Sebastian Trimpe angeschlossen. In der ersten Hälfte meiner Doktorarbeit war ich in der Intelligent Control Group des Max-Planck-Instituts für Intelligente Systeme ebenfalls zusammen mit Prof. Sebastian Trimpe tätig. Während meiner gesamten Doktorarbeit arbeite ich eng mit der IAV GmbH zusammen.

Bevor ich 2018 für meine zur Intelligent Control Systems Group kam, habe ich Informatik an der Universität Lübeck studiert und 2013 meinen Bachelor in Elektrotechnik an der BHT Berlin abgeschlossen.

Lehre

Teaching Assistant

  • Seminar "Learning based control", RWTH Aachen, WS 20/21 Entwicklung des Seminars, Hauptassistent
  • "Neuroinformatik", Institut für Neuro- und Bioinformatik, Universität zu Lübeck, SS 17

Studentischer Lehrassistent

  • "Mechatronik", Institut für Elektrotechnik in der Medizin, Universität Lübeck WS 16/17 Organisation und Betreuung von zwei studentischen Projekten

Vorträge und Poster

  • Vortrag "Bayesian Optimization and Automatic Controller Tuning" bei der International Conference on Calibration Methods and Automotive Data Analytics, Mai 2019, Berlin
  • Vortrag "Gait learning for soft microrobots controlled by light fields" an der TU Delft, Sep 2018, Delft (Niederlande)
  • Poster, "Gait learning for soft microrobots controlled by light fields" beim zweiten Max Planck ETH Workshop zum Thema "Learning Control", Feb 2018, Zurich (Schweiz)

Betreute Abschlussarbeiten

  • "Approximate Gradient Descent with Bayesian Optimization", 2020, Masterarbeit, Sarah Müller (Universität Stuttgart)
  • "Learning Policies on a Rotatory Pendulum Using Gradient Descent Based Bayesian Optimization", 2021, Reis Baltaoğlu (RWTH Aachen University)
  • "Learning and Forgetting in Time-Varying Bayesian Optimization", 2021, Masterarbeit, Paul Brunzema (RWTH Aachen University)

Extern betreute Abschlussarbeiten

  • "Event Localization with Deep-Learning-based Time Series Classification for Process Monitoring in Robotics" bei KUKA Deutschland GmbH, 2021, Bachelorarbeit, Jonas Reiher (RWTH Aachen University)
  • "Multi-Task Active Learning for Computer Vision" bei École Polytechnique Fédérale de Lausanne, 2022, Masterarbeit, Nik Dorndorf (RWTH Aachen University)

Engagement in der akademischen Community

  • 2019 Doktorandenvertreter am Stuttgarter Standort des Max-Planck-Instituts für Intelligent Systems