Robert Müller, M.Sc.

Robert Müller, M.Sc.

Lehrstuhl für Mobile und Verteilte Systeme

Ludwig-Maximilians-Universität München, Institut für Informatik

Oettingenstraße 67
80538 München

Raum E 107

Telefon: +49 89 / 2180-9157

Fax: +49 89 / 2180-9148


Research Interests

  • Deep Learning
  • (Natural Language Assisted) Reinforcement Learning
  • Sports Analytics
  • Self-Supervised Learning


  • Christoph Roch, Thomy Phan, Sebastian Feld, Robert Müller, Thomas Gabor and Claudia Linnhoff-Popien, „A Quantum Annealing Algorithm for Finding Pure Nash Equilibria in Graphical Games“, accepted at ICCS, 2020. [arXiv]
  • Steffen Illium, Philipp Friese, Robert Müller and Sebastian Feld, „What to do in the meantime: Analysis of Service Coverage for Parked Autonomous Vehicles“, accepted at AGILE, 2020
  • Robert Müller, Stefan Langer, Fabian Ritz, Christoph Roch, Steffen Illium and Claudia Linnhoff-Popien, „Soccer Team Vectors“, 6th Workshop on Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics (MLSA’19), 2019. [arXiv]
  • Stefan Langer, Robert Müller, Claudia Linnhoff-Popien and Kyrill Schmid, „Difficulty Classification of Mountainbike Downhill Trails utilizing Deep Neural Networks“,  6th Workshop on Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics (MLSA’19), 2019. [arXiv]
  • Daniel Elsner, Stefan Langer, Fabian Ritz, Robert Müller and Steffen Illium, „Deep Neural Baselines for Computational Paralinguistics“, INTERSPEECH , 2019. [arXiv]
  • Thomy Phan, Thomas Gabor, Robert Müller, Christoph Roch, and Claudia Linnhoff-Popien, „Adaptive Thompson Sampling Stacks for Memory Bounded Open-Loop Planning“, 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI ’19), 2019. [arXiv]

Offene Arbeiten

Bei Interesse an einem der ausgeschriebenen Themen einfach eine Mail schreiben. 

Gerne können Sie sich auch jederzeit mit einer eigenen Idee in meinem Forschungsbereich bei mir melden.

Bachelorarbeit: B, Masterarbeit: M, Einzelpraktikum: P

In Bearbeitung

  • Neural Soccer Transfer Prediction
  • Language-supported Reinforcement Learning for Learning Compositional Behaviour Patterns
  • Online Fashion Recommendation using Automated Feature Extraction
  • Self-Supervised Audio Representation Learning by Sorting Audio Snippets