Lebenslauf

 

Seit 2017      Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Organic Computing

 

2014-2017    Master-Studium im Fach Informatik an der Universität Augsburg


2010-2014    Bachelor-Studium im Fach Wirtschaftsinformatik an der Universität Augsburg

 

Forschungsschwerpunkte

Meine Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich des Reinforcement Learnings. Hier beschäftige ich mich im Besonderen mit dem Thema Deep Reinforcemen Learning und betreibe dort Grundlagenforschung.

 

Der Deep Q-Network Algorithmus (DQN) als ein prominenter Vertreter der Deep Reinforcement Learning Algorithmen benutzt (nicht als einziger) ein sogenanntes Experience Replay (ER). Dieses kann man sich am besten als ein gedeckeltes Gedächtnis (FiFo Buffer) von gemachten Erfahrungen vorstellen. Meine Forschung konzentriert sich speziell auf das ER und die möglichen Kombinationen dieses mit Interpolationstechniken. Da das standard ER nur aus tatsächlich gemachten Erfahrungen besteht wird es anfangs sehr langsam gefüllt, und das auch nur mit Erfahrungen welche an bestimten Punkten gemacht wurden. Ich untersuche die Möglichkeiten künstliche Erfahrungen mittels Interpolation zu erzeugen und diese zusätzlich zum Training zu benutzen.

Lehrveranstaltungen

(Angewandte Filter: Semester: aktuelles | Institutionen: Organic Computing | Dozenten: Wenzel Pilar von Pilchau | Vorlesungsarten: Seminar, Praktikum)
Name Semester Typ
Seminar zu Selbstorganisation in verteilten Systemen Sommersemester 2022 Seminar
Seminar über Naturanaloge Algorithmen und Multi-Agenten Systeme Sommersemester 2022 Seminar
Praktikum zu Selbstlernende Systeme Sommersemester 2022 Praktikum

Publikationen

Wenzel Pilar von Pilchau
2021 | 2020 | 2019

2021

M. Gruber, S. Eichstädt, Wenzel Baron Pilar von Pilchau, Jörg Hähner, V. Gowtham, A. Willner, N. Koutrakis, J. Polte and M. Riedl. 2021. D2.2 Uncertainty-aware sensor fusion in sensor networks. DOI: 10.5162/smsi2021/d2.2
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Wenzel Baron Pilar von Pilchau, Anthony Stein and Jörg Hähner. 2021. Synthetic experiences for accelerating DQN performance in discrete non-deterministic environments. DOI: 10.3390/a14080226
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2020

Wenzel Baron Pilar von Pilchau, Varun Gowtham, Maximilian Gruber, Matthias Riedl, Nikolaos-Stefanos Koutrakis, Jawad Tayyub, Jörg Hähner, Sascha Eichstädt, Eckart Uhlmann, Julian Polte, Volker Frey and Alexander Willner. 2020. An architectural design for measurement uncertainty evaluation in cyber-physical systems. DOI: 10.15439/2020f203
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Wenzel Baron Pilar von Pilchau, Anthony Stein and Jörg Hähner. 2020. Bootstrapping a DQN replay memory with synthetic experiences. DOI: 10.5220/0010107904040411
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2019

Wenzel Baron Pilar von Pilchau. 2019. Averaging rewards as a first approach towards interpolated experience replay. DOI: 10.18420/inf2019_ws53
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Wenzel Baron Pilar von Pilchau. 2019. Combining machine learning with blockchain: benefits, approaches and challenges.
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