Die Fakultät Informatik begrüßt Prof. Roberto Calandra als Inhaber der Professur Explainable Artificial Intelligence

Der gebürtige Italiener Roberto Calandra war neben seinem Heimatland bereits in Finnland, Großbritannien (Cambridge) und den USA auf den Gebieten Maschinelles Lernen und Robotik aktiv. 2009 erwarb er der B.Sc. in Computer Science Engineering an der Universit`a degli Studi di Palermo, 2011 den Masterabschluss M.Sc. in Machine Learning and Data Mining an der Aalto University in Finnland. 2016 promovierte er an der Technische Universität Darmstadt zum Thema „Bayesian Modeling for Optimization and Control in Robotics“ und forschte anschließend als Postdoc-Stipendiat an der University of California in Berkeley. Von 2018 bis 2023 arbeitete er als Forschungswissenschaftler bei Meta AI (ehemals Facebook AI Research) in den USA. Calandra ist Gründer des Robotic Lab in Menlo Park (jetzt Teil von Embodied AI).

Wir freuen uns daher sehr, dass er die Dresdner Fakultät Informatik für seine weitere Forschungsarbeit gewählt hat: „Ich freue mich, der Fakultät für Informatik und dem Centre for Tactile Internet with Human-in-the-Loop (CeTI) beizutreten, wo ich mein Fachwissen in den Bereichen maschinelles Lernen, Verstärkungslernen, Robotik und Berührungssensorik einbringen möchte. Außerdem plane ich, im Rahmen des Masterstudiengangs Software Engineering for Robotics Kurse in maschinellem Lernen für Robotik und taktilem Erfassen zu unterrichten.“ fasst Prof. Roberto Calandra seine nächsten Vorhaben zusammen. „Zudem freue ich mich auf die Zusammenarbeit mit vielen tollen Kollegen aus verschiedenen Bereichen an der TU Dresden und dem Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen.“

Die neu eingerichtete Professur „Explainable Artificial Intelligence“ unterstützt das Gebiet des Maschinellen Lernens und spielt eine zentrale Rolle im Exzellenzcluster CeTI. Die Forschung zielt auf die Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen in realen, virtuellen und entfernten Umgebungen. Die Professur soll daher insbesondere dazu beitragen, mit Methoden des Maschinellen Lernens, wie Deep Learning, gelernte Modelle zu analysieren, anhand dieser Modelle getroffene Aussagen und Entscheidungen erklärbar zu machen und neue Methoden der Erklärbarkeit im Maschinellen Lernen zu entwickeln.

Seine Freizeitbeschäftigung Tauchen wird in Dresden etwas schwierig umzusetzen – zumindest bieten die Tauchgebiete andere Einblicke. Für seine Familie und das Kochen bleibt hoffentlich bei allem Neuen ausreichend Zeit.

Wir wünschen Prof. Calandra einen guten Start und alles Gute für seine Vorhaben.