Schumachers Dissertation mit dem Titel „Reinforcement Learning for Muscle-Driven Systems“ wurde aus 27 Nominierungen von 16 Institutionen aus ganz Deutschland ausgewählt. Nach einem umfangreichen Begutachtungsprozess entschied sich ein internationales Auswahlkomitee für zwei gleichrangige Preisträger und hob Schumachers Arbeit insbesondere für ihre „wissenschaftliche Tiefe und Originalität“ hervor.
Pierre Schumacher führte seine Doktorarbeit an der Universität Tübingen unter der Betreuung von Prof. Daniel Häufle und Prof. Georg Martius durch. Finanziert wurde er über das Cyber Valley Forschungsprojekt „Learning efficient control of non-linear muscle-driven systems: Morphological computation as guiding principle“. Sein Projekt war Teil des Exzellenzclusters „Machine Learning: New Perspectives for Science“ sowie des Center for Bionic Intelligence Tübingen Stuttgart (BITS). Seine Dissertation adressiert zentrale Herausforderungen bei der Steuerung komplexer robotischer und biomechanischer Systeme durch die Entwicklung neuer Methoden des maschinellen Lernens.
Ein zentraler Beitrag der Arbeit ist die Entwicklung von DEP-RL, einem Reinforcement-Learning-Ansatz, der Exploration und Lernen in Systemen mit vielen redundanten Aktuatoren, wie muskulären Modellen, verbessert. Mit dieser Methode demonstrierte Schumacher effizientes Lernen für Aufgaben mit komplexen simulierten Systemn, darunter ein menschliches Modell mit Dutzenden von Muskeln.
Darüber hinaus untersuchte Pierre, wie muskelähnliche Aktuierung die Lernleistung und Robustheit robotischer Systeme verbessern kann. In gemeinsamen Studien zeigten Schumacher und seine Kolleg:innen, dass muskuloskelettale Modelle zu daten-effizienterem und stabilerem Lernen in anthropomorphen Steuerungsaufgaben führen können. Seine Arbeiten zeigen zudem, dass Reinforcement Learning natürliche und robuste zweibeinige Fortbewegung in muskuloskelettalen Simulationen ermöglichen kann - ganz ohne den Einsatz von Motion-Capture-Daten.
Der RIG Outstanding Doctoral Thesis Award würdigt Nachwuchsforschende, deren Promotionsarbeiten die Robotikforschung in Deutschland maßgeblich voranbringen. Schumachers Auszeichnung unterstreicht die wachsende Bedeutung der Kombination von maschinellem Lernen, Biomechanik und „embodied intelligence" für die nächste Generation adaptiver robotischer Systeme.
Bild: Robotics Institute Germany
