Thomas Moerland
Universitair docent
- Naam
- Dr. T.M. Moerland
- Telefoon
- +31 71 527 4799
- t.m.moerland@liacs.leidenuniv.nl
Thomas Moerland werkt als universitair docent bij het informatica instituut (LIACS). Hij doet onderzoek op het gebied van kunstmatige intelligentie, en geeft ook les op dit gebied in de bachelor- en masteropleiding. In 2025 verscheen zijn boek 'Van IQ Naar AI', over de relatie tussen kunstmatige intelligentie en ons eigen denken.
Thomas Moerland studeerde wiskunde en geneeskunde aan de Universiteit Leiden. Vervolgens promoveerde hij in de informatica aan de TU Delft, op het gebied van kunstmatige intelligentie. Zijn onderzoek richt zich in hoofdzaak op reinforcement learning, de tak van machine learning waar computers beslissingen leren maken via beloning en straf ('trial and error'). Na zijn promotie keerde hij terug naar de Universiteit Leiden, waar hij leiding geeft aan de Reinforcement Learning Group.
Naast zijn technischer onderzoek heeft hij ook bredere belangstelling voor de mechanismen van intelligentie — zowel in machines als in het menselijk brein. Hij schreef hierover het boek 'Van IQ Naar AI', waarin de overeenkomsten, verschillen en wederzijdse invloed tussen beide werelden wordt besproken. Tegelijkertijd zet hij zich in voor communicatie over AI naar het brede publiek, uit de overtuiging dat veilig gebruik van AI begint bij begrip van de onderliggende technologie.
Zie zijn persoonlijke website voor verdere informatie.
Universitair docent
- Wiskunde en Natuurwetenschappen
- Leiden Inst of Advanced Computer Science
- Moerland T.M., Broekens D.J., Plaat A. & Jonker C.M. (2023), Model-based reinforcement learning: a survey, Foundations and Trends in Machine Learning 16(1): 1-118.
- Moerland T.M., Broekens D.J., Plaat A. & Jonker C.M. (2022), A unifying framework for reinforcement learning and planning, Frontiers in Artificial Intelligence 5: 908353.
- Moerland T.M. (2025), Van IQ Naar AI. Amsterdam: Atlas Contact.
- Ponse K., Plaat A., Stein N. van & Moerland T.M. (2025), EconoJax: a fast & scalable economic simulation in jax, Proceedings of the 24th international conference on autonomous agents and multiagent systems. 24th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2025) 19 mei 2025 - 23 mei 2025: International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems (IFAAMAS). 1679-1687.
- Yang Z., Moerland T.M., Preuss M., Plaat A. & Hu E.S. (2025), Reset-free reinforcement learning with world models, Transactions on Machine Learning Research : .
- Majellaro R., Collu J., Plaat A. & Moerland T.M. (2025), Explicitly disentangled representations in object-centric learning, Transactions on Machine Learning Research : .
- Ponse K., Kleuker J.F, Plaat A. & Moerland T.M. (2025), Chargax: a JAX accelerated EV charging simulator, Reinforcement Learning Journal 6: 363-383.
- Kleuker J.F, Plaat A. & Moerland T.M. (2025), On the effect of regularization in policy mirror descent, Reinforcement Learning Journal 6: 1931-1950.
- He J., Moerland T.M. Vries J.A. de & Oliehoek F.A. (2024), What model does MuZero learn?. Endriss U., Melo F.S., Bach K., Bugarin-Diz A., Alonso-Moral J.M., Barro S. & Heintz F. (red.), ECAI 2024. 27th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2024) 19 oktober 2024 - 24 oktober 2024. Frontiers in Artificial Intelligence and Applications nr. 392: IOS . 1599-1606.
- Renting B.M., Moerland T.M. & Hoos H.H. Jonker C.M. (2024), Towards general negotiation strategies with end-to-end reinforcement learning, Reinforcement Learning Journal. Reinforcement Learning Conference (RCL) 9 augustus 2024 - 12 augustus 2024 2059-2070.
- Huisman M., Moerland T.M., Plaat A. & Rijn J.N. van (2023), Are LSTMs good few-shot learners?, Machine Learning 112: 4635–4662.
- Yang Z., Moerland T.M., Preuss M. & Plaat A. (2023), First go, then post-explore: the benefits of post-exploration in intrinsic motivation. Rocha A.P., Steels L. & Herik J. van den (red.), Proceedings of the 15th international conference on agents and artificial intelligence . 15th International Conference on Agents and Artificial Intelligence 22 februari 2023 - 24 februari 2023 nr. 2: Scitepress. 27-34.
- Yang Z., Moerland T.M., Preuss M. & Plaat A. (2023), Continuous episodic control, Proceedings of the 2023 IEEE Conference on Games, CoG 2023. 2023 IEEE Conference on Games (CoG) 21 augustus 2023 - 24 augustus 2023: IEEE Computer Society. 1-8.
- Yang Z., Moerland T.M., Preuss M. & Plaat A. (2023), Two-memory reinforcement learning, 2023 IEEE Conference on Games (CoG). 2023 IEEE Conference on Games (CoG) 21 augustus 2023 - 24 augustus 2023: IEEE. 1-9.
- Vries J.A. de, Moerland T.M. & Plaat A. (2022), On credit assignment in hierarchical reinforcement learning. . Workshop on Agent Learning in Open-Endedness at the International Conference on Learning Representations (ICLR).
- De Vries J.A., Voskuil K.S., Moerland T.M. & Plaat A. (2021), Visualizing MuZero models. 38th International Conference on Machine Learning Conference (ICML 2021) 18 juli 2021 - 24 juli 2021.
- Moerland T.M. (10 maart 2021), The Intersection of Planning and Learning (Dissertatie, Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science, Delft University of Technology). Promotor(en) en copromotor(en): Jonker C.M. Plaat. A., Broekens J.
- Moerland T.M., Deichler A., Baldi S., Broekens D.J. & Jonker C.M. (2020), Think too fast nor too slow: the computational trade-off between planning and reinforcement learning. Fern A., Gómez V., Jonsson A., Katz M., Palacios H. & Sanner S. (red.), Proceedings of the 1st workshop on bridging the gap between AI Planning and Reinforcement Learning (PRL). 30th International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS 19 oktober 2020 - 30 oktober 2020.
- WJ Wolfslag M Bharatheesha TM Moerland M Wisse (2018), RRT-CoLearn: towards kinodynamic planning without numerical trajectory optimization, IEEE Robotics and Automation Letters : .
- Moerland T.M., Broekens D.J. & Jonker C.M. (2018), Emotion in reinforcement learning agents and robots: a survey, Machine Learning 107: 443-480.
- Moerland T.M., Broekens D.J., Plaat A. & Jonker C.M. (2018), Monte Carlo tree search for asymmetric trees. Dy J. & Krause A. (red.), Proceedings of machine learning research. 35th International Conference on Machine Learning 10 juli 2018 - 15 juli 2018. Proceedings of Machine Learning Research nr. 80: MLReseachPress.
- Moerland T.M., Broekens D.J., Plaat A. & Jonker C.M. (2018), A0C: Alpha zero in continuous action space. Dy J. & Krause A. (red.), Proceedings of machine learning research. 35th International Conference on Machine Learning 10 juli 2018 - 15 juli 2018. Proceedings of Machine Learning Research nr. 80: MLReseachPress.
- Moerland T.M., Broekens D.J. & Jonker C.M. (2018), The potential of the return distribution for exploration in RL. ICML 2018 Workshop on Exploration in Reinforcement Learning 15 juli 2018 - 15 juli 2018.
- Moerland T.M., Broekens J. & Jonker C.M. (2017), Efficient exploration with Double Uncertain Value Networks. Deep Reinforcement Learning Symposium at the 30th Conference on Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS). [congress paper].
- Moerland T.M., Broekens D.J. & Jonker C.M. (2017), Learning multimodal transition dynamics for model-based reinforcement learning. 1st Scaling-Up Reinforcement Learning (SURL) Workshop 18 september 2017 - 18 september 2017.
- TM Moerland J Broekens CM Jonker (2016), Fear and Hope Emerge from Anticipation in Model-Based Reinforcement Learning. Twenty-Fifth International Joint Conference on Artificial Intelligence 9 juli 2016 - 15 juli 2016.