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M. Sc. Felix Thömmes

  • Karlsruher Institut für Technologie (KIT) Campus Süd
    Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme
    Geb. 11.20 (Engler-Villa)
    Kaiserstr. 12
    D-76131 Karlsruhe

Lebenslauf

Duales Studium der Elektrotechnik (Bachelor) an der Hochschule Trier in Kooperation mit der Westnetz GmbH, Bachelorarbeit 2022 zum Thema Kollisionserkennung mobiler Roboter. Anschließend Studium der Elektro- und Informationstechnik (Master) mit der Vertiefung Systems Engineering am Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Masterarbeit 2024 zum Thema Trajektorienrekonstruktion mit Spiking Neural Networks. Praktische Tätigkeit am Forschungszentrum Informatik (FZI) im Bereich Simulation und Modellierung von KI-Akzeleratoren. Seit Oktober 2024 wissenschaftlicher Mitarbeiter am IRS.

Forschung

Non-Equilibrium Game Theory for Cooperative Systems
Roboter, die mit dem Menschen direkt zusammenarbeiten, sind in vielen Bereichen auf dem Vormarsch, beispielsweise in der Medizintechnik, in der Pflege oder in der industriellen Fertigung. Damit diese Zusammenarbeit sicher und effizient gelingt, muss der Mensch gezielt beim Entwurf und der Regelung solcher Systeme berücksichtigt werden.
Da sich menschliche Bewegungen oft als Lösungen von Optimierungsproblemen beschreiben lassen, liegt es nahe, den Roboter ebenfalls optimal auf dieses Verhalten abzustimmen; ein Ansatz, der in der sogenannten Game Theory untersucht wird. Bevor allerdings ein Zustand gegenseitiger Optimalität (auch Equilibrium genannt) erreicht wird, müssen sich Mensch und Maschine erst kennenlernen und aneinander anpassen. Spannend wird es dadurch, dass sich beide Seiten gleichzeitig anpassen: ein dynamischer Prozess wechselseitiger Co-Adaptation.
In meiner Forschung beschäftige ich mich mit der systematischen Beschreibung solcher Lernprozesse. Ich untersuche, wie man das menschliche Lernverhalten modellieren kann, ob und unter welchen Bedingungen die Lernprozesse zu einem Gleichgewicht konvergieren und wie man den Roboter so gestalten kann, dass er diesen Prozess gezielt unterstützt. Ziel ist es, die Mensch-Roboter-Kollaboration sicherer, effizienter und intuitiver zu machen.
Wenn du für deine Abschlussarbeit Interesse an Themen wie Mensch-Roboter-Kollaboration, Optimierung oder adaptiver Regelung hast, freue ich mich über eine Nachricht!

Laufende Abschlussarbeiten
Titel Typ Bearbeitung

Publikationen