クラウス＝ロベルト・ミュラー

クラウス＝ロベルト・ミュラー（1964年、西ドイツ、カールスルーエ生まれ）は、ドイツのコンピュータ科学者および物理学者であり、機械学習と脳コンピュータインターフェースに関する研究で最もよく知られている。

クラウス＝ロベルト・ミュラーは、カールスルーエ大学で数理物理学の学位と理論計算機科学の博士号を取得しました。博士号取得後、ベルリンのGMD（ドイツ国立情報科学研究センター）ベルリン（現在はフラウンホーファーオープン通信システム研究所の一部）に博士研究員として赴任し、そこでインテリジェントデータ解析（IDA）グループを立ち上げました。^{[ 2 ]}

1994年から1995年にかけて、彼は東京大学の甘利俊一研究室で研究員を務めた。

1999年、ミュラーはポツダム大学の神経情報学の准教授に就任し、2003年にはニューラルネットワークと時系列分析の教授に昇進した。2006年からはベルリン工科大学で機械学習の講座を担当している。

彼は2012年からソウルの高麗大学で特任教授を務めている。また、ベルリン工科大学のベルリン・ビッグデータセンター（BBDC）の共同創設者であり、共同所長でもある。

2017年現在、クラウス＝ロベルト・ミュラーの元博士課程または博士研究員29名が教授に昇進している。ベルンハルト・ショルコプフとアレクサンダー・J・スモラは、彼の研究グループの一員として彼の指導を受けていた。^{[ 3 ]}

2020年以来、彼はベルリン学習・データ基盤研究所（BIFOLD）^{[ 4 ]} 、ドイツ国立AIコンピテンスセンター^{[ 5 ]} 、および欧州学習・インテリジェントシステム研究所（ELLIS）ベルリン支部の所長を務めている^{[ 6 ] 。}

2020/2021年、彼は主任研究員としてGoogle Brainでサバティカル休暇を過ごした。 ^{[ 7 ]}

ミュラーは、サポートベクターマシン（SVM）やカーネル法、人工ニューラルネットワークなど、機械学習の主要な関心分野に幅広く貢献している。^{[ 1 ]}彼は、脳とコンピュータのインターフェースなどの領域でパターン認識の新しい手法を応用する先駆者であり、ロックトイン症候群の患者にそれらを使用している。彼はドイツを代表するコンピュータ科学者の一人である。^{[ 8 ]}

彼の現在の研究テーマには以下が含まれます: ^{[ 9 ]}

• 統計的学習理論（サポートベクターマシン、深層ニューラルネットワーク、ブースティング）
• 非定常データの学習
• 構造化された異種マルチモーダルデータの融合、共適応
• 応用分野：MEG、EEG、NIRS、ECoG、EMG、脳コンピュータインターフェース、計算神経科学、コンピュータビジョン、ゲノムデータ解析、計算化学および原子シミュレーション、デジタル病理学

クラウス＝ロベルト・ミュラーは、 2012年にドイツ国立科学アカデミー・レオポルディーナの会員に選出された。^{[ 10 ]} 2017年にはベルリン・ブランデンブルク科学アカデミーの会員に選出され^{[ 11 ]} 、マックス・プランク協会の外部科学会員にも選出された。^{[ 12 ]} 2021年にはドイツ科学技術アカデミーの会員に選出された。^{[ 13 ]}

彼の作品は数々の賞を受賞し、高く評価された。

• 2026年ゴットフリート・ヴィルヘルム・ライプニッツ賞^{[ 14 ] [ 15 ]}
• 2025年IEEEニューラルネットワークパイオニア賞^{[ 16 ]}
• 2024年ファインマン賞ナノテクノロジー部門^{[ 17 ]}
• 2023年ヘクター・フェロー^{[ 18 ]}
• 2025年、2024年、2023年、2022年、2021年、2020年、2019年のクラリベイト高被引用研究者^{[ 19 ] [ 20 ]}
• 2017年ボーダフォン・イノベーション賞2017 ^{[ 21 ]}
• 2014年ベルリン市長によるベルリン科学賞^{[ 22 ]}
• 2014年欧州研究評議会パネル統合助成金^{[ 23 ]}
• IEEE医用生体工学会（EMBS）による2009年最優秀論文賞^{[ 24 ]}
• 2006年SEL-ALCATEL技術コミュニケーション研究賞
• 1999年オリンパス賞パターン認識部門^{[ 25 ]}

• Holzinger , Andreas 他 編 (2022). xxAI – 説明可能な人工知能を超えて. Lecture Notes in Computer Science. Vol.  13200. Springer Cham. doi : 10.1007/978-3-031-04083-2 . ISBN 978-3-031-04082-5。
• Schütt , Kristof T. 他編 (2020).機械学習と量子物理学の出会い. Lecture Notes in Physics. Vol. 968. Springer Cham. doi : 10.1007/978-3-030-40245-7 . ISBN   978-3-030-40244-0. S2CID 242406994 . 
• Samek, Wojciech 他編(2019). Explainable AI: Interpreting, Explaining and Visualizing Deep Learning . Lecture Notes in Computer Science. Vol. 11700. Springer Cham. doi : 10.1007/978-3-030-28954-6 . ISBN   978-3-030-28953-9。
• Montavon , Grégoire 他編 (2012).ニューラルネットワーク：実践のコツ. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 7700 (第2版). Springer Berlin, Heidelberg. doi : 10.1007/978-3-642-35289-8 . ISBN    978-3-642-35288-1. S2CID 39578794 . 

• Google Scholarに索引付けされているクラウス＝ロベルト・ミュラーの出版物
• 公式サイト
• ベルリン学習・データ基盤研究所のウェブサイト