Prof. Dr. Stefanie Schmidtner

+49 841 9348-3814

Stefanie.Schmidtner@thi.de

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

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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)

Forschungsprofil

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.

Forschungsprojekte

5GoIng

Beyond Validation AI

Mensch in Bewegung

NEwAIste

newMIND

Mitarbeiter*innen der Forschungsgruppe

Philip-Roman Adam
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Philip-Roman.Adam@thi.de
+49 841 9348-3817

Alexander Bönisch
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Alexander.Boenisch@thi.de
+49 841 9348-3826

Jeremias Gerner
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Jeremias.Gerner@thi.de
+49 841 9348-6611

Alexander Horn
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Alexander.Horn@thi.de
+49 841 9348-2883

Pushkar Mahajan
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Pushkar.Mahajan@thi.de
+49 841 9348-3411

Sven Pflaumbaum
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Sven.Pflaumbaum@thi.de
+49 841 9348-7786

Anna-Lena Schlamp
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Anna-Lena.Schlamp@thi.de
+49 841 9348-6617

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

SCHLAMP, Anna-Lena, Jeremias GERNER, Klaus BOGENBERGER, Werner HUBER und Stefanie SCHMIDTNER, 2026. ROSA: Roundabout Optimized Speed Advisory with Multi-Agent Trajectory Prediction in Multimodal Traffic [Preprint]. arXiv. Verfügbar unter: https://doi.org/10.48550/arXiv.2602.14780

2025

ZHANG, Yunfei, Jeremias GERNER, Mario ILIC, Stefanie SCHMIDTNER und Klaus BOGENBERGER, 2025. Autonomous Vehicles as Sensors: Traffic State Estimation. 104th Annual Meeting of the Transportation Research Board (TRB). Washington: National Academy of Sciences.

ROLLWAGEN, Alice, Alexander HORN, Stefanie SCHMIDTNER und Andreas RIENER, 2025. Communicating Uncertainty in Arrival Time Predictions for Public Transport: A Comparison of Point and Interval Forecasts. MuC´25: Proceedings of the 2025 Conference on Mensch und Computer. New York: ACM, S. 515-519. ISBN 979-8-4007-1582-2. Verfügbar unter: https://doi.org/10.1145/3743049.3748542

2024

GERNER, Jeremias, Dominik RÖSSLE, Daniel CREMERS, Klaus BOGENBERGER, Torsten SCHÖN und Stefanie SCHMIDTNER, 2024. Enhancing Realistic Floating Car Observers in Microscopic Traffic Simulation. 2023 IEEE 26th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC). Piscataway: IEEE, S. 2396-2403. ISBN 979-8-3503-9946-2. Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/ITSC57777.2023.10422398

MEESS, Henri, Jeremias GERNER, Daniel HEIN, Stefanie SCHMIDTNER, Gordon ELGER und Klaus BOGENBERGER, 2024. First steps towards real-world traffic signal control optimisation by reinforcement learning. Journal of Simulation, 18(6), 957-972. ISSN 1747-7778. Verfügbar unter: https://doi.org/10.1080/17477778.2024.2364715

GERNER, Jeremias, Klaus BOGENBERGER und Stefanie SCHMIDTNER, 2024. Investigating Floating Car Observers for Traffic State Estimation through Co-Simulation. MFTS: The 5th Symposium on Management of Future Motorway and Urban Traffic System 2024. Haifa: Technion.

GERNER, Jeremias, Klaus BOGENBERGER und Stefanie SCHMIDTNER, 2024. Temporal Enhanced Floating Car Observers. 2024 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV). Piscataway: IEEE, S. 1035-1040. ISBN 979-8-3503-4881-1. Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/IV55156.2024.10588538

RÖSSLE, Dominik, Jeremias GERNER, Klaus BOGENBERGER, Daniel CREMERS, Stefanie SCHMIDTNER und Torsten SCHÖN, 2024. Unlocking Past Information: Temporal Embeddings in Cooperative Bird’s Eye View Prediction [Preprint]. arXiv. Verfügbar unter: https://doi.org/10.48550/arXiv.2401.14325

SCHLAMP, Anna-Lena, Jeremias GERNER, Klaus BOGENBERGER und Stefanie SCHMIDTNER, 2024. User-Centric Green Light Optimized Speed Advisory with Reinforcement Learning. 2023 IEEE 26th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC). Piscataway: IEEE, S. 3463-3470. ISBN 979-8-3503-9946-2. Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/ITSC57777.2023.10422501

2022

MEESS, Henri, Jeremias GERNER, Daniel HEIN, Stefanie SCHMIDTNER und Gordon ELGER, 2022. Real World Traffic Optimization by Reinforcement Learning: A Concept. In: KIEU, Minh Le, Koen H. van DAM, Jason THOMPSON, Nick MALLESON, Alison HEPPENSTALL und Jiaqi GE, Hrsg. International Workshop on Agent-Based Modelling of Urban Systems (ABMUS) Proceedings: 2022. [s. l.]: figshare, S. 49-54. Verfügbar unter: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.19733800.v1

MEESS, Henri, Jeremias GERNER, Daniel HEIN, Stefanie SCHMIDTNER und Gordon ELGER, 2022. Reinforcement Learning for Traffic Signal Control Optimization: A Concept for Real-World Implementation. AAMAS '22: Proceedings of the 21st International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems. Richland: International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems, S. 1699-1701. ISBN 978-1-4503-9213-6. Verfügbar unter: https://dl.acm.org/doi/10.5555/3535850.3536081

Auszeichnung

Rotary Forschungspreis 2023 des Rotary Club Ingolstadt