Jan Eric Lenssen (Mitte) nimmt den 2024 ECVA PhD Award entgegen. Foto: ECVA
Jan Eric Lenssen, Leiter der Forschungsgruppe „Geometric Representation Learning“ am Saarbrücker Max-Planck-Institut für Informatik, wurde mit dem 2024er Dissertationspreis der Europäischen Vereinigung für Computervision (ECVA) ausgezeichnet. Es handelt sich dabei um eine der renommiertesten Auszeichnungen für Dissertationen in der Computer-Vision-Community. Der Preis honoriert Lenssens Beiträge in den Bereichen „Geometric Deep Learning“, „Graph Neural Networks“ und „3D Representation Learning“.
Seine Doktorarbeit mit dem Titel „Differentiable Algorithms with Data-driven Parameterization in 3D Vision“ verfasste Jan Eric Lenssen 2022 am Lehrstuhl für Computergrafik an der Fakultät für Informatik der TU Dortmund unter Betreuung des ehemaligen Lehrstuhlinhabers, Prof. Dr. Heinrich Müller. Die Arbeit behandelt die Entwicklung effizienter, differenzierbarer Algorithmen zur Verarbeitung von 3D-Daten und deren Anwendung in verschiedenen Augaben im Bereich 3D-Vision.
In der Preisbegründung der ECVA heißt es: „In his PhD work, Jan Eric Lenssen made a large number of very original, technically deep, and significant contributions in the area of geometric deep learning, graph neural networks, and 3D representation learning. His contributions to efficient GPU message passing algorithms laid the foundation for Pytorch Geometric, the most used graph neural network library world-wide and for the successful startup Kumo.ai.” Vergeben wurde der Preis bei der 2024er Auflage der „European Conference on Computer Vision (ECCV)“, einer der weltweit führenden Konferenzen dieses Teilbereichs der Informatik.
Seit 2023 leitet Jan Eric Lenssen die Forschungsgruppe „Geometric Representation Learning“ in der Abteilung „Computer Vision and Machine Learning“ von Direktor Professor Bernt Schiele am Saarbrücker Max-Planck-Institut für Informatik. Zusätzlich ist er Faculty-Mitglied der Saarbrücker ELLIS Unit „SAM“ und seit 2024 als Teil des Programms „Saarland University Associate Fellowships“ auch Mitglied der Universität des Saarlandes.
Aktuell befasst er sich in seiner Forschung mit der Frage, wie Verfahren des Maschinellen Lernens auf räumlichen Strukturen, wie Bildern, Videos und dreidimensionalen Repräsentationen, lernen und schlussfolgern können. Dazu befasst er sich insbesondere mit aktuellen generativen Modellen und deren effizienter Umsetzung.
Weitere Informationen:
https://geometric-rl.mpi-inf.mpg.de/
Redaktion:
Philipp Zapf-Schramm
Max-Planck-Institut für Informatik
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