Chelsea Finn (* 8. Oktober 1992) ist eine US-amerikanische Informatikerin und Assistenzprofessorin an der Stanford University. Sie ist Mitbegründerin des Robotik-Unternehmens Physical Intelligence und zählt zu den einflussreichsten Forschenden im Bereich des Meta-Lernens – Verfahren, mit denen KI-Systeme sich schnell an neue, zuvor ungesehene Situationen anpassen.
Zusammenfassung
Finn studierte Elektrotechnik und Informatik am MIT und promovierte 2018 an der UC Berkeley unter der Betreuung von Pieter Abbeel und Sergey Levine. Ihre Promotion befasste sich mit gradientenbasierten Algorithmen, die Maschinen ein anpassungsfähigeres Lernen ermöglichen; während dieser Zeit forschte sie zusätzlich bei Google Brain.
Ihre einflussreichste Arbeit ist das 2017 veröffentlichte Paper „Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks”, das den MAML-Algorithmus einführte – ein Verfahren, mit dem sich Modelle so trainieren lassen, dass sie sich mit wenigen zusätzlichen Beispielen schnell an neue Aufgaben anpassen. Heute ist sie Assistenzprofessorin an der Stanford University, wo sie das IRIS Lab leitet, und Mitbegründerin des Robotik- und KI-Unternehmens Physical Intelligence, das sie gemeinsam mit ihrem früheren Doktorvater Sergey Levine aufbaute.
Werdegang
Finn wurde am 8. Oktober 1992 geboren und erwarb einen Bachelorabschluss in Elektrotechnik und Informatik am MIT. Anschließend promovierte sie 2018 an der UC Berkeley unter der gemeinsamen Betreuung von Pieter Abbeel und Sergey Levine; während der Promotionszeit forschte sie zusätzlich bei Google Brain. Ihre Dissertation widmete sich gradientenbasierten Lernalgorithmen, die Systemen ein anpassungsfähigeres Verhalten ermöglichen sollen.
Für ihre Forschung erhielt Finn zahlreiche Auszeichnungen, darunter als erste Frau den C. V. & Daulat Ramamoorthy Distinguished Research Award sowie 2018 die Aufnahme in die Innovators-Under-35-Liste des MIT Technology Review. Weitere Ehrungen kamen unter anderem von Samsung, Intel, dem Office of Naval Research und dem IEEE.
Meta-Lernen und Physical Intelligence
Finns bekannteste wissenschaftliche Arbeit ist das 2017 erschienene Paper zum Model-Agnostic Meta-Learning (MAML), das ein Verfahren vorstellt, mit dem neuronale Netze so trainiert werden können, dass sie sich mit nur wenigen zusätzlichen Trainingsbeispielen schnell an neue, zuvor ungesehene Aufgaben anpassen – ein zentrales Konzept für Systeme, die in variablen, wenig vorhersehbaren Umgebungen wie der realen Welt operieren müssen, etwa Roboter.
Diese Forschungslinie setzt sie an der Stanford University in ihrem IRIS Lab fort und übertrug sie in die unternehmerische Praxis, als sie gemeinsam mit ihrem früheren Doktorvater Sergey Levine das Robotik-Unternehmen Physical Intelligence mitgründete, das sich der Entwicklung allgemeiner KI-Modelle für die Steuerung physischer Roboter widmet.
Verwandte Begriffe
- Sergey Levine – Finns Doktorvater und Mitgründer von Physical Intelligence
- Pieter Abbeel – Finns zweiter Doktorvater an der UC Berkeley
- Physical AI – das Forschungsfeld, dem Physical Intelligence zuzuordnen ist
Quellenangaben
- Wikipedia: „Chelsea Finn”, Stand September 2026 (per WebFetch eingesehen). https://en.wikipedia.org/wiki/Chelsea_Finn