Raquel Urtasun ist eine Informatikerin, die sich auf maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz spezialisiert hat, mit einem Schwerpunkt auf Computer Vision und autonomem Fahren. Sie ist Professorin an der Universität von Toronto und Gründerin sowie CEO von Waabi, einem Unternehmen für autonomes LKW-Fahren. Ihre Forschung hat die 3D-Wahrnehmung, probabilistische Inferenz und die Anwendung von Deep Learning auf selbstfahrende Fahrzeuge vorangetrieben.
Urtasun wurde in Spanien geboren und erwarb ihren Bachelor-Abschluss in Informatik an der Polytechnischen Universität Katalonien. Sie promovierte 2006 an der Eidgenössischen Technischen Hochschule in Lausanne (EPFL), wo ihre Dissertation probabilistische Modelle für visuelle Verfolgung und Szenenverständnis behandelte. Anschließend hatte sie Postdoktorandenstellen an der Carnegie Mellon University und der University of California, Berkeley, inne, bevor sie 2011 in die Fakultät der Universität von Toronto eintrat.
Akademische Karriere und Forschung
An der Universität von Toronto leitet Urtasun das Labor für maschinelles Lernen und Computer Vision, wo sie zahlreiche Doktoranden und Postdoktoranden betreut hat. Ihre frühe Arbeit konzentrierte sich auf strukturierte Vorhersage und probabilistische grafische Modelle für Computer Vision, einschließlich Methoden zur Schätzung von 3D-Körperposen und Fahrzeugtrajektorien aus monokularen Bildern. Sie trug zur Entwicklung von differenzierbarem Rendering und neuronalen Netzwerkarchitekturen für die 3D-Szenenrekonstruktion bei, die grundlegend für moderne autonome Wahrnehmungssysteme wurden.
Urtasun hat über 200 begutachtete Artikel in Fachzeitschriften und Konferenzen wie der Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), der International Conference on Computer Vision (ICCV) und der Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS) veröffentlicht. Sie hat mehrere Preise für beste Arbeiten erhalten und war als Bereichsvorsitzende und leitendes Programmkomiteemitglied für große Konferenzen tätig. Ihre Arbeit wurde zehntausende Male zitiert, was ihren Einfluss auf sowohl akademische Forschung als auch industrielle Anwendungen widerspiegelt.
Industrielle Beiträge
Vor der Gründung von Waabi war Urtasun von 2017 bis 2019 leitende Wissenschaftlerin bei Uber Advanced Technologies Group (ATG), wo sie das Wahrnehmungsteam leitete. Bei Uber ATG beaufsichtigte sie die Entwicklung von Wahrnehmungsalgorithmen für selbstfahrende Autos, einschließlich LiDAR-basierter Objekterkennung und Sensorfusion. Die Arbeit ihres Teams trug zur Bereitstellung autonomer Fahrzeuge in Pittsburgh und Toronto bei, obwohl das Programm regulatorischen und sicherheitstechnischen Herausforderungen gegenüberstand.
Im Jahr 2021 gründete Urtasun Waabi, ein Unternehmen, das sich auf autonomes LKW-Fahren konzentriert. Waabis Ansatz weicht von den datenintensiven Methoden der Wettbewerber wie Waymo und Cruise ab, indem er eine Closed-Loop-Simulationsplattform namens Waabi World betont. Dieser Simulator ermöglicht es dem KI-System, aus synthetischen Szenarien und Randfällen zu lernen, wodurch der Bedarf an umfangreichen Straßentests reduziert wird. Waabi hat über 200 Millionen US-Dollar an Finanzmitteln von Investoren wie Khosla Ventures, Uber und NVIDIA eingesammelt und Partnerschaften mit Logistikunternehmen wie Uber Freight und Volvo Autonomous Solutions geschlossen.
Anerkennung und Auszeichnungen
Urtasun hat zahlreiche Ehrungen für ihre Beiträge zur KI erhalten. Sie wurde 2018 zur Canada CIFAR AI Chair ernannt und 2020 zum Fellow der Royal Society of Canada. Im Jahr 2021 wurde sie in die Liste der 35 Innovators Under 35 des MIT Technology Review aufgenommen, und 2022 erhielt sie den Governor General's Innovation Award. Sie wurde auch von der kanadischen Regierung für ihre Führungsrolle im Bereich autonomer Fahrzeuge anerkannt.
Einfluss und Vermächtnis
Urtasuns Arbeit hat die Entwicklung der Forschung zum autonomen Fahren geprägt, insbesondere in den Bereichen 3D-Wahrnehmung und Simulation. Ihr Schwerpunkt auf simulationsbasiertem Training hat die Industriepraktiken beeinflusst, wobei viele Unternehmen ähnliche Closed-Loop-Testmethoden übernommen haben. Als Professorin hat sie eine Generation von Forschern betreut, die nun an großen KI-Laboren und Unternehmen arbeiten, darunter Google DeepMind, OpenAI und Tesla.
Ihr Einsatz für offene Forschung und Zusammenarbeit hat zur Veröffentlichung mehrerer Datensätze und Open-Source-Tools geführt, wie dem TorontoCity-Datensatz und den PointNet-basierten Modellen für die LiDAR-Verarbeitung. Diese Ressourcen sind zu Standard-Benchmarks in der Branche geworden. Urtasun unterrichtet und berät weiterhin an der Universität von Toronto, während sie Waabi leitet, und balanciert akademische Strenge mit unternehmerischer Innovation.
Aktuelle Arbeit
Stand 2025 skaliert Waabi seine autonomen LKW-Betriebe mit Plänen, fahrerlose LKW auf wichtigen Frachtkorridoren in Nordamerika einzusetzen. Urtasun bleibt in der Forschungsgemeinschaft aktiv und veröffentlicht Arbeiten zu Themen wie Unsicherheitsschätzung und sicherheitskritischer Entscheidungsfindung. Sie ist auch eine lautstarke Befürworterin verantwortungsvoller KI-Entwicklung und betont die Bedeutung der Sicherheitsvalidierung in autonomen Systemen.