Prof. Dr. Stefanie Schmidtner


Raum: K206
Lehrgebiet: Nachhaltige Stadtentwicklung und künstliche Intelligenz
Fakultät: Fakultät E

Forschung


  • Nachhaltige und intelligente Mobilitätssysteme
  • Data Science & Machine Learning in Mobilitätssystemen
  • Reinforcement Learning in Mobilitätssystemen

in den Forschungsinstituten

Vita


  • Seit 2021 an der THI
  • 11/2018 - 01/2021: Data Scientist und Projektleiterin in der Vorentwicklung im Bereich Smart Mobility bei der Audi AG (Audi Electronics Venture GmbH und Cariad SE)
  • 08/2017 - 10/2018: Data Scientist und Funktionsentwicklerin bei der Audi AG
  • 05 - 08/2015: Forschungsaufenthalt an der Nanyang Technological University, Singapore
  • 10/2012 - 07/2017: Wissenschaftliche Mitarbeiterin und Promotion am Susanne Klatten-Stiftungslehrstuhl für Empirische Bildungsforschung an der Technischen Universität München
  • 2007 - 2012: Studium Mathematik und Physik für Lehramt Gymnasium an der Technischen Universität München

Nachhaltige Stadtentwicklung und Künstliche Intelligenz

Die Forschungsgruppe für Nachhaltige Stadtentwicklung und Künstliche Intelligenz beschäftigt sich mit Data Science und KI Anwendungen für intelligente und nachhaltige Mobilitätssysteme. Ziel der Forschungsgruppe ist es, Forschung zu Datenanalyse und Machine Learning mit Forschung zu Mobilität und Verkehr sowie neuen Mobilitätskonzepten zu verknüpfen und durch anwendungsnahe Forschung eine nachhaltige, intelligente, nutzerzentrierte und evidenzbasierte Stadtentwicklung zu fördern. Als Methoden werden dafür sowohl statistische als auch Machine/Deep Learning basierte Verfahren verwendet. Die Professur der Forschungsgruppe wird aus Stiftungsmitteln der Stadt Ingolstadt finanziert.

Lehrtätigkeit

  • Statistics (Bachelor)
  • Data Science und KI für intelligente und nachhaltige Mobilitätssysteme (Master, Wahlfach)
  • Introduction to Statistical Learning (Bachelor, Wahlfach)
  • Smart Mobility: Trends in intelligenten und nachhaltigen Mobilitätssystemen (Master, Wahlfach)

Publikationen

2024
GERNER, Jeremias, Dominik RÖSSLE, Daniel CREMERS, Klaus BOGENBERGER, Torsten SCHÖN und Stefanie SCHMIDTNER, 2024. Enhancing Realistic Floating Car Observers in Microscopic Traffic Simulation. In: 2023 IEEE 26th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC). Piscataway: IEEE, S.2396-2403. ISBN 979-8-3503-9946-2. Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/ITSC57777.2023.10422398
MEESS, Henri, Jeremias GERNER, Daniel HEIN, Stefanie SCHMIDTNER, Gordon ELGER und Klaus BOGENBERGER, 2024. First steps towards real-world traffic signal control optimisation by reinforcement learning. Journal of Simulation, 18(6), 957-972. ISSN 1747-7778. Verfügbar unter: https://doi.org/10.1080/17477778.2024.2364715
SCHLAMP, Anna-Lena, Jeremias GERNER, Klaus BOGENBERGER und Stefanie SCHMIDTNER, 2024. User-Centric Green Light Optimized Speed Advisory with Reinforcement Learning. In: 2023 IEEE 26th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC). Piscataway: IEEE, S.3463-3470. ISBN 979-8-3503-9946-2. Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/ITSC57777.2023.10422501
2022
MEESS, Henri, Jeremias GERNER, Daniel HEIN, Stefanie SCHMIDTNER und Gordon ELGER, 2022. Real World Traffic Optimization by Reinforcement Learning: A Concept. In: KIEU, Minh Le, Koen H. van DAM, Jason THOMPSON, Nick MALLESON, Alison HEPPENSTALL und Jiaqi GE, Hrsg. International Workshop on Agent-Based Modelling of Urban Systems (ABMUS) Proceedings: 2022. [s. l.]: figshare, S.49-54. Verfügbar unter: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.19733800.v1
MEESS, Henri, Jeremias GERNER, Daniel HEIN, Stefanie SCHMIDTNER und Gordon ELGER, 2022. Reinforcement Learning for Traffic Signal Control Optimization: A Concept for Real-World Implementation. In: AAMAS '22: Proceedings of the 21st International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems. Richland: International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems, S.1699-1701. ISBN 978-1-4503-9213-6. Verfügbar unter: https://dl.acm.org/doi/10.5555/3535850.3536081

Auszeichnung

  • Rotary Forschungspreis 2023 des Rotary Club Ingolstadt