Mitt forskningsintresse är artificiell intelligens med fokus på klassisk planering. Jag undersöker för närvarande användningen av djupinlärning för att automatiskt hitta generella strategier som löser planeringproblem från samma domän. Detta är viktigt eftersom traditionella planeringssystem inte kan lära sig från erfarenhet och konsekvensen är att de inte skalar till stora problem.
Simon Ståhlberg
Förste forskningsingenjör
Forskare inom artificiell intelligens med fokus på att förena automatisk planering och djupinlärning.
Artificiell intelligens med inriktning på klassisk planering
Jag är forskare inom artificiell intelligens med fokus på att förena automatisk planering och djupinlärning.
CV i korthet
Utbildning
Jag utbildade mig vid Linköpings universitet, där jag tog kandidatexamen och magisterexamen i datavetenskap 2010 och 2012, respektive, och jag tog doktorsexamen 2017.
Arbete
Efter studierna arbetade jag i industrin ett tag innan jag återvände till forskningsvärlden som postdoktor när labbet grundades.
Utmärkelser
Mitt arbete i detta labb har fått flera viktiga utmärkelser, såsom:
- ICAPS 2022 Best Paper Award på 32nd International Conference on Automated Planning and Scheduling för pappret "Learning General Optimal Policies with Graph Neural Networks: Expressive Power, Transparency, and Limits"
- IJCAI 2021 Distinguished Paper Award på 30th International Joint Conference on Artificial Intelligence för pappret "Learning Generalized Unsolvability Heuristics for Classical Planning"
Publikationer
2023
Vidare till DOI
2022
Vidare till DOI
Vidare till DOI
