Julian Eßer

Julian Eßer ist wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung KI und autonome Systeme am Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik in Dortmund. Nach seinem Bachelor- und Masterabschluss (mit Auszeichnung) in Maschinenbau an der Universität Duisburg-Essen im Jahr 2018 bzw. 2020 promoviert er derzeit an der TU Dortmund zur lernbasierten Regelung hochdynamischer Roboter. Sein Forschungsschwerpunkt liegt dort im Bereich der Embodied AI, insbesondere an der Schnittstelle von Robotik, Reinforcement Learning und Physiksimulation.

Aktuelle Forschungsthemen:

• Maschinelles Lernen für robuste Ganzkörperregelung von hochdynamischen Robotern in unsicheren Umgebungen und Mensch-Maschine-Interaktion
• Einbettung von Wissen in das Reinforcement Learning zur Beschleunigung des Trainingsprozesses und Optimierung der Performance für Real-Welt Anwendungen
• Reduktion des Sim-to-Real Gaps durch genauere Simulationsmodelle mit datengesteuerten Methoden, die auf realen Daten der Roboter basieren

Besondere Interessen:

Die faszinierende Schnittstelle von Embodied AI zwischen Robotik, Reinforcement Learning und physikbasierter Simulation zum Erlernen einer robusten Steuerung von Robotern, die sich bewegen und dynamisch mit ihrer Umgebung interagieren.