Forschung

Forschungsschwerpunkte: Computervision, menschliche Bewegungen, virtuelle Personen, Computergrafik, maschinelles Lernen

Michael Black ist ein US-amerikanischer Informatiker, der sich mit der Einschätzung von Bewegungen aus Videos und insbesondere mit menschlichen 3D-Bewegungen befasst. Er kombiniert Computervision, Computergrafik und maschinelles Lernen, um Maschinen beizubringen, Menschen und ihr Verhalten zu sehen und zu verstehen. Seine Methoden sind in der Industrie weit verbreitet und erfahren zahlreiche Anwendungen in Sozialwissenschaften, Psychologie und Gesundheitswesen.

Menschen beeinflussen die Welt durch den Körper, durch Mimik und Gestik. Damit Computer vollwertige Partner der Menschen sein können, müssen sie in der Lage sein, deren Verhalten zu sehen und zu verstehen, Mimik, Bewegungen und Handlungen zu erkennen.

Computer „sehen“ zwar bereits, ihre Wahrnehmung ist aber nicht so gut oder so flexibel wie die menschliche Wahrnehmung. Was für einen Menschen einfach zu sehen und zu verstehen ist, stellt für eine Maschine immer noch eine Herausforderung dar. Wenn Computer den Menschen und sein Verhalten vollständig verstehen sollen, müssen sie zum Beispiel erkennen, wenn dieser etwas Schweres aufheben will und Hilfe braucht. Sie müssen auch verstehen, wann dieser abgelenkt ist oder wann Veränderungen im Verhalten auf medizinische Probleme oder einen kognitiven Verfall hindeuten können.

Um solche Herausforderungen zu meistern, trainiert das Team von Michael Black Computer mit Hilfe von maschinellem Lernen. Sie sollen menschliches Verhalten, Bewegungen und Mimik sehr detailliert und im Kontext der 3D-Welt wiedergeben. Er entwickelt robuste Algorithmen und 3D-Körpermodelle auf einem Niveau, das bisher nicht möglich war. Aus einzelnen Bildern oder Videos wird die dreidimensionale Form von Menschen, ihre Bewegungen und die sie umgebenden Objekte wiederhergestellt. Diese Technologien liefern zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten, insbesondere im Bereich der menschlichen Gesundheit. So verfolgt Michael Black beispielsweise die 3D-Bewegungen von Säuglingen, um automatisch eine Zerebralparese in einem frühen Stadium zu diagnostizieren, in dem ein Eingreifen noch helfen kann. Außerdem nutzt er statistische 3D-Körperformmodelle und virtuelle Realität, um die Ursachen von Essstörungen zu erforschen.

Werdegang

• seit 2022 Stellvertretender Geschäftsführender Direktor, Max‐Planck‐Institut für Intelligente Systeme, Tübingen
• 2018‐2019 Kommissarischer Leiter, Abteilung Autonomous Motion, Max‐Planck‐Institut für Intelligente Systeme, Tübingen
• 2018 Geschäftsführender Direktor, Max‐Planck‐Institut für Intelligente Systeme, Tübingen
• 2017‐2021 Distinguished Amazon Scholar
• 2015 Co‐Direktor, Max Planck ETH Center for Learning Systems, Max Planck Gesellschaft, München und Eidgenössische Technische Hochschule (ETH) Zürich, Zürich, Schweiz
• 2014‐2016 Gastprofessor, Department of Information Technology and Electrical Engineering, ETH Zürich, Zürich, Schweiz
• 2013‐2017 Mitgründer, Wissenschaftlicher Berater und Mitglied, Vorstand, Body Labs Inc, New York City, USA
• 2013‐2015 Geschäftsführender Direktor, Max‐Planck‐Institut für Intelligente Systeme, Tübingen
• seit 2012 Honorarprofessor, Eberhard Karls Universität Tübingen
• seit 2011 Gründungsdirektor, Max‐Planck‐Institut für Intelligente Systeme, Stuttgart/Tübingen
• 2011‐2020 Außerplanmäßiger Professor, Department of Computer Science, Brown University, Providence, USA
• 2011‐2013 Gastprofessor, Stanford University, Stanford, USA
• 2008‐2009 Direktor, Graduiertenschule, Department of Computer Science, Brown University, Providence, USA
• 2004‐2010 Professor, Department of Computer Science, Brown University, Providence, USA
• 2000‐2004 Außerordentlicher Professor, Department of Computer Science, Brown University, Providence, USA
• 1998‐1999 Gastwissenschaftler, Royal Institute of Technology, Stockholm, Schweden
• 1996‐2000 Bereichsleiter, Xerox Palo Alto Research Center (PARC), Palo Alto, USA
• 1993‐1995 Mitarbeiter, Forschung, Xerox Palo Alto Research Center (PARC), Palo Alto, USA
• 1992‐1993 Assistenzprofessor, University of Toronto, Toronto, Kanada
• 1992 PhD, Computer Science, Yale University, New Haven, USA
• 1990‐1992 Gastwissenschaftler, Aerospace Human Factors Research Division, NASA Ames Research Center, Mountain View, USA
• 1989 MSc, Computer Science, Stanford University, Stanford, USA
• 1985 BSc Honours, Computer Science, University of British Columbia, Vancouver, Kanada

Funktionen

• 2021 Mitglied, Auswahlkommittee, Max‐Planck‐Humboldt‐Forschungspreis
• seit 2017 Sprecher und Mitglied, Direktorium, Cyber Valley, Tübingen
• seit 2017 Direktorium, International Max Planck Research School (IMPRS) for Intelligent Systems, Max‐Planck‐Gesellschaft München
• 2009‐2010 Mitglied, The President’s Science Council, Brown University, Providence, USA
• 2002‐2010 Mitglied, Executive committee, Brown Institute for Brain Science (ehemals: Brain Science Program), Providence, USA
• 2010 Direktor, Industrial Partners Program, Department of Computer Science, Brown University, Providence, USA
• 1993‐1996 Mitglied, Forschungsstab, Xerox PARC, Palo Alto, USA

Projekte

• 2017 Exzellenzcluster „Maschinelles Lernen: Neue Perspektiven für die Wissenschaft“, Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
• seit 2016 Vizesprecher, Sonderforschungsbereich „Robust Vision – Inference Principles and Neural Mechanisms” 1233, DFG
• 2010‐2013 Co‐Leiter, „Bodies from scans: Analysis of rigid and non‐rigid motion“, Office of Naval Research, Ballston, USA
• 2009‐2013 Co‐Leiter, „Towards an animal model of freely moving humans”, National Institutes of Health (NIH), Bethesda, USA
• 2009‐2011 Co‐Leiter, „Collaborative Research: Neural and computational models of spatiotemporally varying natural scenes“, Collaborative Research in Computational Neuroscience (CRCNS), National Science Foundation (NSF), Alexandria, USA
• 2008‐2011 Leiter, „RI‐Small: Human shape and pose from images“, NSF, Alexandria, USA
• 2006 Co‐Leiter, „Neural interfaces to enhance human motor performance: Instrumentation for modeling dexterous manipulation“, Defense University Research Instrumentation Program, Office of Naval Research, Ballston, USA
• 2005‐2008 Projekt „Statistical Models of the Primate Neocortex: Implementation and Application”, NSF, Alexandria, USA
• 2005‐2008 Leiter, „Learning Rich Statistical Models of the Visual World for Robust Perception”, NSF, Alexandria, USA
• 2004‐2007 Co‐Leiter, „CRCNS: Learning the Neural Code for Prosthetic Control”, NIH, Bethesda, USA
• 2004‐2006 Projekt „Neural Interfaces to Understand Human Motor Performance”, Office of Naval Research, Ballston, USA
• 2004‐2008 Projekt „Neurobotics – The Fusion of Neuroscience and Robotics”, Beyond Robotics Program, Europäische Union (EU)
• 2004‐2005 Projekt „Neural Interfaces to Enhance Human Motor Performance”, Office of Naval Research, Ballston, USA
• 2002‐2007 Co‐Leiter, „Static and Dynamic Organization of Primate Cortex”, NIH, Bethesda, USA
• 2002‐2005 Co‐Leiter, „Cortical Control of Neural Prostheses”, NIH, Bethesda, USA
• 2001‐2005 Co‐Leiter, „The Computer Science of Biologically Embedded Systems”, NSF, Alexandria, USA
• 2001‐2004 Projekt „Motion Capture for Statistical Learning of Human Appearance and Motion”, Office of Naval Research, Ballston, USA

Auszeichnungen und Mitgliedschaften

• 2021 Mitglied, Nationale Akademie der Wissenschaften Leopoldina
• 2020 Longuet‐Higgins Prize, Computer Society Technical Community on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TCPAMI), Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE
• 2018 Alumni Research Award, Department of Computer Science, University of British Columbia, Vancouver, Kanada
• 2018 Amazon Research Award, Amazon.com Inc., Seattle, USA
• seit 2015 Ausländisches Mitglied, Königlich Schwedische Akademie der Wissenschaften, Schweden
• 2013 Helmholtz‐Preis, International Conference on Computer Vision, Institute of Electrical and Electronics Engineers, USA
• 2010 Koenderink Prize, European Conference on Computer Vision