Simon Heuschkel

Selbstlernende Systeme haben das Potenzial, aus ihren eigenen Erfahrungen zu lernen, indem sie mit ihrer Umwelt interagieren. Ich interessiere mich dafür wie wir diese Systeme nutzen können um soziale Phänomene zu verstehen und KI erklärbar zu machen. Dabei konzentriere ich mich darauf wie Informationen aus der Umwelt wahrgenommen und repräsentiert werden um den Transfer von der Simulation in die Realität zu schaffen.
Vor meiner Tätigkeit an der Hochschule Heilbronn habe ich Wirtschaftsinformatik und Kognitionswissenschaft studiert und Erfahrungen in verschiedenen Bereichen der Softwareentwicklung gesammelt.

Ich betreue Abschlussarbeiten in folgenden Themenbereichen:

• Reinforcement Learning (model-free, model-based, hierarchical, World Models, …)
• Sim-to-Real (Aufbau von Echtzeitfähigen Systemen, Generalisierung aus der Simulation)
• Multi-Agent Settings (Interaktion zwischen autonomen Agenten)
• Knowledge Representation (Knowledge Graphen, RAG-Systeme, Representation Learning)

Eine Übersicht aktuell ausgeschriebener Arbeiten finden Sie auf der Seite des ZML. Wenn Sie eigene Ideen haben kontaktieren Sie mich gerne.