Prof. Dr. Stefanie Schmidtner
Nachhaltige Stadtentwicklung und Künstliche Intelligenz
Raum:
K201
Lehrgebiet:
Nachhaltige Stadtentwicklung und künstliche Intelligenz
Fakultät:
Fakultät E
Forschung
- Nachhaltige und intelligente Mobilitätssysteme
- Data Science & Machine Learning in Mobilitätssystemen
- Reinforcement Learning in Mobilitätssystemen
in den Forschungsinstituten
Vita
- Seit 2021 an der THI
- 11/2018 - 01/2021: Data Scientist und Projektleiterin in der Vorentwicklung im Bereich Smart Mobility bei der Audi AG (Audi Electronics Venture GmbH und Cariad SE)
- 08/2017 - 10/2018: Data Scientist und Funktionsentwicklerin bei der Audi AG
- 05 - 08/2015: Forschungsaufenthalt an der Nanyang Technological University, Singapore
- 10/2012 - 07/2017: Wissenschaftliche Mitarbeiterin und Promotion am Susanne Klatten-Stiftungslehrstuhl für Empirische Bildungsforschung an der Technischen Universität München
- 2007 - 2012: Studium Mathematik und Physik für Lehramt Gymnasium an der Technischen Universität München
Lehrtätigkeit
- Statistics: Vorlesung und Übungen (Bachelor)
- AI Applications in Mobility (Bachelor)
- Introduction to Statistical Learning (Bachelor)
- Data Science und KI für intelligente und nachhaltige Mobilitätssysteme (Master)
- Smart Mobility: Trends in Intelligent and Sustainable Mobility Systems (Master)
- Data Engineering and Analytics (Master)
- Angewandtes Wissenschaftliches Arbeiten (Master)
Nachhaltige Stadtentwicklung und Künstliche Intelligenz
Die Forschungsgruppe für Nachhaltige Stadtentwicklung und Künstliche Intelligenz beschäftigt sich mit Data Science und KI-Anwendungen für intelligente und nachhaltige Mobilitätssysteme. Ziel der Forschungsgruppe ist es, Forschung zu Datenanalyse und Machine Learning mit Forschung zu Mobilität und Verkehr sowie neuen Mobilitätskonzepten zu verknüpfen und durch anwendungsnahe Forschung eine nachhaltige, intelligente, nutzerzentrierte und evidenzbasierte Stadtentwicklung zu fördern. Als Methoden werden dafür sowohl statistische als auch Machine/Deep Learning basierte Verfahren verwendet.
Unsere Forschungsgebiete:
- Nutzung von Data Science und KI für intelligente und nachhaltige Mobilitätssysteme
- Intelligente Verkehrssteuerung und Orchestration unterschiedlicher Verkehrsmodi
- KI basierten Analyse von Mobilitätsbedarfen und Gestaltung von Mobilitätslösungen
- Zusammenspiel automatisiertes Fahren und Infrastruktur/Verkehrssteuerung
Die Professur der Forschungsgruppe wird aus Stiftungsmitteln der Stadt Ingolstadt finanziert.
Mitarbeiter*innen der Forschungsgruppe
Publikationen
2026
HORN, Alexander, Philip-Roman ADAM und Stefanie SCHMIDTNER, 2026. A Benchmark Dataset for Bus Travel and Dwell Time Prediction. 2025 IEEE 28th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC). Piscataway: IEEE, S. 2047-2054. ISBN 979-8-3315-2418-0. Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/ITSC60802.2025.11423733