Berufung: Tobias Sutter

Prof. Dr. Tobias Sutter absolvierte sein Bachelorstudium in «Mechanical Engineering» und sein Masterstudium in «Robotics & Control» an der ETH Zürich. 2017 promovierte er dort zum Thema «Convex programming in optimal control and information theory». Nach seiner Promotion arbeitete er bis 2018 als Postdoc an der ETH Zürich und von 2019 bis 2021 an der EPFL. Seit 2021 war er Assistenzprofessor für Maschinelles Lernen an der Universität Konstanz im Fachbereich Informatik.

Forschung zu datengesteuerter Entscheidungsfindung

Die Forschung von Tobias Sutter befasst sich mit den statistischen Grundlagen algorithmischer Entscheidungsfindung. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie Daten genutzt werden können, um fundierte Entscheidungen in komplexen und unsicheren Umgebungen zu treffen. Besonderes Interesse gilt dem optimalen Lernen von Entscheidungsstrategien in dynamischen ökonomischen Systemen sowie datengestützter Entscheidungsfindung unter Unsicherheit. Dabei kommen Methoden aus dem Reinforcement Learning, der optimalen Steuerung, der stochastischen Optimierung und der mathematischen Programmierung zum Einsatz. Ziel ist es, sowohl zum theoretischen Verständnis beizutragen als auch robuste und skalierbare algorithmische Lösungen für die Praxis zu entwickeln.