Dr. Jan Hendrik Metzen

Erzählen Sie doch mal: was fasziniert Sie an der Forschung?
Forschung ermöglicht, ein tieferes Verständnis von komplexen Systemen zu erlangen. Intelligenz und die Fähigkeit zu lernen gehören für mich zu den spannendsten Phänomenen, und unsere Forschung im Bereich des maschinellen Lernens bietet mir die Chance, mich sehr tiefgehend mit offenen Fragen in diesem Themenfeld zu befassen. Außerdem können Forschungsergebnisse (insbesondere im industriellen Umfeld) einen wichtigen Beitrag zur Verbesserung der Lebensqualität und der Sicherheit von vielen Menschen leisten, wenn sie verantwortlich eingesetzt werden.

Was macht die Forschung bei Bosch besonders?
Die Forschung bei Bosch Research zeichnet sich zum einen durch viele Freiheiten der akademischen Forschung aus. Regelmäßige Veröffentlichung von Forschungsergebnissen, intensiver Austausch mit externen Wissenschaftlern und die gemeinsame Betreuung von Abschlussarbeiten und Doktoranden ermöglichen uns, gemeinsam den Stand der Wissenschaft weiterzuentwickeln. Zugleich bietet die enge Zusammenarbeit mit den Bosch-Geschäftsbereichen die Möglichkeit, von uns entwickelte Verfahren schnell in Anwendungen, beispielsweise in Fahrerassistenzsysteme zu transferieren.

Woran forschen Sie bei Bosch?
Ich forsche daran, die Robustheit von neuronalen Netzen für Perzeptionsaufgaben, etwa die Fußgängerkennung in Notbremsassistenten, zu verstehen und zu erhöhen. Ein genaues Verständnis und eine Quantifizierung der Robustheit sind wichtige Voraussetzungen für die Nutzbarkeit eines Perzeptionssystems in sicherheitskritischen Anwendungen wie dem hochautomatisierten Fahren. Basierend auf diesem Verständnis der aktuellen Limitierungen forschen wir an Methoden, um die Robustheit von neuronalen Netzen zu erhöhen.

Was sind die größten wissenschaftlichen Herausforderungen in Ihrem Forschungsfeld?
Wir verstehen noch nicht, wie wir neuronale Netze so robust wie die menschliche Perzeption machen können. Böswillige, aber kaum wahrnehmbare Veränderungen („Adversarial Attacks“) oder für Menschen harmlose Störungen wie Rauschen oder Unschärfe in Bildern können die Vorhersagen von neuronalen Netzen komplett irreführen. Für die Akzeptanz und die Zulassung von Perzeptionssystemen sind derartige unverständliche Fehler sehr problematisch, selbst wenn das System im Mittel bessere Erkennungsraten hat als der Mensch. Unsere Forschung trägt dazu bei, die Robustheit von neuronalen Netzen zu erhöhen.

Wie werden Ihre Forschungsergebnisse zu "Technik fürs Leben"?
Nur ein System, bei dem wir sicher sind, dass es auch unter unvorhergesehenen Umständen zuverlässig und sicher funktioniert, können wir mit gutem Gewissen als „Technik fürs Leben“ bezeichnen. Insbesondere bei Systemen, die auf maschinellem Lernen basieren, stellt uns dies vor große Herausforderungen. Unsere Forschungsergebnisse tragen dazu bei, die Robustheit und das Verständnis von Systemen, die auf maschinellem Lernen basieren, zu erhöhen. Somit sind sie wichtige Beiträge zu zuverlässigen und sicheren Systemen, die Menschen vor Unfällen schützen und ihre Lebensqualität verbessern können.