Prof. Dr. Klaus-Robert Müller

Forschungsschwerpunkte: Künstliche Intelligenz, Gehirn-Computer-Schnittstellen, Maschinelles Lernen, neuronale Netze, Computational Neuroscience, Big Data
Klaus-Robert Müller ist ein deutscher Physiker und Informatiker. Er zählt zu den Wegbereitern des modernen maschinellen Lernens. Seine Arbeiten zu Support-Vektor-Maschinen schufen eine wesentliche Grundlage heutiger Deep-Learning-Verfahren. Er forscht an Hirn-Computer-Schnittstellen und beschäftigt sich damit, die Funktionsweise komplexer KI-Modelle transparent zu machen.
Bei sogenannten Brain-Computer-Interfaces (BCI) werden Hirnaktivitäten per Elektroenzephalogramm (EEG) erfasst. Durch Lernalgorithmen können diese dann in Steuersignale übersetzt werden. Das Team von Klaus-Robert Müller verkürzte die Kalibrierzeit von nicht-invasiven BCI-Systemen von Stunden auf unter 20 Minuten und entwickelte anschließend das Zero-Training-Paradigma, bei dem sich das System während der Nutzung selbst einlernt. Eine Studie mit stark gelähmten Patientinnen und Patienten zeigte, dass sie mit dieser Technologie schneller als mit muskelbasierten Systemen mit der Umwelt interagieren und kommunizieren können.
In weiteren Arbeiten untersuchte Klaus-Robert Müller, wie das Gehirn komprimierte Videoinhalte verarbeitet und wie es auf moderne LED-Lichtquellen reagiert. Er fand heraus, dass das Gehirn das Flackern der Lichtquellen aktiv verarbeitet. Mit seiner Forschung sucht er nach Lösungen, damit das Gehirn auch unter solchen Bedingungen „entspannen“ kann. Im Bereich Big Data will er die Datenanalytik professionalisieren, damit aus den Datensammlungen möglichst viele Erkenntnisse gewonnen werden können. 
Seit 2015 richtet Müller sein Augenmerk verstärkt auf sogenannte „Explainable AI“ (XAI), um Black-Box-Modelle transparent und vertrauenswürdig zu machen. Das von ihm 2019 mitherausgegebene Standardwerk „Explainable AI: Interpreting, Explaining and Visualizing Deep Learning“ hat das Feld maßgeblich strukturiert. Zugleich überträgt er Methoden des Maschinellen Lernens auf Quantenchemie und Materialforschung.
Mit diesen Arbeiten schafft Müller vertrauenswürdige KI-Lösungen, die Menschen mit schweren Lähmungen Kommunikation ermöglichen, das visuelle Wohlbefinden verbessern, klinische Omics-Daten transparent auswerten und die Entdeckung nachhaltiger Materialien sowie Katalysatoren erheblich beschleunigen. Seine Forschungsarbeiten sind interdisziplinär angelegt, Ziel sind konkrete gesellschaftsrelevante Anwendungen in den Neurowissenschaften, der Medizin und der Quantenchemie.