Neuer Professor für Mobile Robotik

Stefan Leutenegger wurde zum ausserordentlichen Professor für Mobile Robotik am Departement für Maschinenbau und Verfahrenstechnik ernannt. Ab dem 1. April 2025 wird der 42-Jährige an seine Alma Mater, die ETH Zürich, zurückkehren und sein umfangreiches Wissen in den Bereichen Flugrobotik und Künstliche Intelligenz einbringen.

Willkommen am Departement für Maschinenbau und Verfahrenstechnik (D-MAVT). Warum haben Sie sich entschieden, von der Technischen Universität München zur ETH Zürich zu wechseln?
Das Umfeld der ETH Zürich und des D-MAVT ist für Spitzenforschung in der Robotik in Europa einzigartig, vermutlich sogar weltweit. Das Ökosystem aus Unternehmen, Finanzierungsmöglichkeiten, weltweit führenden Kolleginnen und Kollegen sowie herausragenden Studierenden ist schwer zu übertreffen. Zudem ist die ETH meine Alma Mater: Hier habe ich die Grundlagen der Ingenieurwissenschaften und der Robotik erlernt und meine Leidenschaft für die Forschung entdeckt. Ich fühle mich daher sehr geehrt, meine Forschung und Lehre an der ETH weiterführen zu können.

Portrait Stefan Leutenegger
Stefan Leutenegger (Bild: Astrid Eckert)

Was hat Sie dazu inspiriert, Ingenieur zu werden und sich später auf mobile Robotik, insbesondere fliegende Roboter, zu spezialisieren?
Schon als Kind war ich fasziniert davon, Dinge zu erschaffen. Allerdings wollte ich ebenso gerne Pilot werden. Mit 16 Jahren erwarb ich meinen Segelflugschein und begann einige Jahre später mein Studium des Maschinenbaus. Die Forschung im Bereich der Flugrobotik gibt mir die Möglichkeit, diese beiden Interessen zu verbinden - und eröffnete mir eine ganz neue Welt, die es zu entdecken galt. Was ist Intelligenz? Wie können wir grundlegende und fortgeschrittene menschliche Fähigkeiten in Maschinen integrieren? Wie bauen wir diese Maschinen? Wie gestalten wir sie so, dass sie der Gesellschaft nützen?

Können Sie die wichtigsten Herausforderungen Ihrer Forschung erklären?
Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz (KI), insbesondere generative KI, haben in den vergangenen Jahren enorme Fortschritte erzielt. Dank Tools wie ChatGPT sind diese Technologien mittlerweile für alle zugänglich. Die Integration solcher Technologien in mobile Roboter, die nützliche Aufgaben übernehmen können, stellt jedoch nach wie vor eine grosse Herausforderung dar – eine Herausforderung, die wir angehen wollen. Wir setzen dabei auf Ansätze aus der Wahrnehmung, wie Computer Vision und maschinelles Lernen, um den Robotern zu ermöglichen, ihre Umgebung in 3D zu erfassen, was wiederum als Grundlage für ihre Entscheidungsfindung dient. Zudem sind Roboter physische Systeme, die sorgfältig konstruiert werden müssen, um effektiv zu arbeiten und uns einen echten Nutzen zu bringen.

Was sind einige praktische Anwendungen Ihrer Forschung? Wie sehen Sie die Entwicklung des Feldes in den kommenden zehn Jahren?
Ich bin davon überzeugt, dass mobile Roboter uns künftig im Alltag unterstützen sollten. Beispielsweise können Drohnen gefährliche oder abgelegene Orte inspizieren und überwachen, während mobile Roboter am Boden sich wiederholende, anstrengende oder gefährliche Aufgaben auf Baustellen oder im Haushalt übernehmen können.

Bevor diese Anwendung jedoch zu marktfähigen Produkten werden, ist noch einiges an Forschungsarbeit notwendig, um die Roboter zuverlässiger und sicherer in der Interaktion mit Menschen sowie intelligenter und benutzerfreundlicher zu machen. In den kommenden zehn Jahren werden mobile Roboter daher wahrscheinlich zunächst überall dort in grösserem Umfang eingesetzt werden, wo sie nicht direkt mit der allgemeinen Öffentlichkeit in Kontakt kommen, das kann zum Beispiel auf Baustellen, in Minen oder beim Überfliegen abgelegener Gebiete sein.

«Ich bin davon überzeugt, dass mobile Roboter uns künftig im Alltag unterstützen sollten.»
Stefan Leutenegger

Wie wichtig ist interdisziplinäre Zusammenarbeit in Ihrem Forschungsbereich?
Mobile Robotik ist von Natur aus interdisziplinär. Um mobile Roboter und Drohnen zu entwickeln, nutzen wir selbst innerhalb meiner Forschungsgruppe Fachwissen aus so unterschiedlichen Bereichen wie Wahrnehmung inklusive Computer Vision, maschinelles Lernen und KI, Steuerung, Systemtechnik, mechanische und elektronischer Konstruktion sowie Programmierung. Darüber hinaus arbeiten wir mit Expertinnen und Expertinnen aus diesen einzelnen Gebieten zusammen, um unsere Forschung weiter zu verbessern, und beziehen zusätzlich Fachleute aus Anwendungsfeldern mit ein, wenn wir beispielsweise Projekte in den Bereichen Umweltüberwachung, Luft- und Raumfahrt, Bauwesen, industrielle Inspektion und Katastrophenhilfe entwickeln.

Welchen Rat würden Sie Studierenden und jungen Forschenden geben, die eine Karriere in der Robotik anstreben?
Als allererstes würde ich ihnen zu ihrer Studienwahl gratulieren – es ist ein zukunftsträchtiger Bereich. Gleichzeitig würde ich ihnen raten, ihre persönliche Leidenschaft innerhalb dieses breit gefächerten Gebiets zu finden. Sie sollten sich fragen, welche Art Roboter sie in Zukunft in ihrem Leben sehen möchten, und dann die Herausforderungen identifizieren, die dafür gelöst werden müssen. Ausserdem würde ich sie ermutigen, im Team zusammenzuarbeiten: Grosse Dinge lassen sich nur im Team erreichen.

Zum Abschluss: Können Sie uns eine Sache über sich erzählen, die wir nicht aus Ihrem Lebenslauf erfahren können?
Ich bin nach wie vor als Segelflugpilot aktiv. Am liebsten mache ich Streckenflüge über Hunderte von Kilometern, bei denen ich mich nur auf die Energie der Natur verlasse.

Kurzprofil

  • 2021-2025 Assistenzprofessor für Machine Learning for Robotics an der Technischen Universität München, Deutschland
  • 2016-heute Mitbegründer von externe Seite SLAMcore
  • 2014-2021 (Senior) Lecturer und später Reader am Imperial College London, UK
  • 2014 Doktorgrad in Mechatronik, Robotik und Automatisierungstechnik, ETH Zürich
  • 2009 Masterabschluss in Maschinenbau, ETH Zürich
  • 2006 Bachelor in Maschinenbau, ETH Zürich
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