Martin Müller s'intéresse au développement de méthodes de recherche efficaces pour les problèmes difficiles.

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Martin Müller s'intéresse au développement de méthodes de recherche efficaces pour les problèmes difficiles. Avec son équipe de recherche, il travaille sur la compréhension et l'amélioration de la recherche arborescente Monte Carlo, l'exploration et l'échantillonnage dans l'apprentissage par renforcement, l'exploration dans SAT, la recherche et l'apprentissage profond pour Hex, et la théorie des jeux combinatoires - en particulier le développement d'algorithmes efficaces qui combinent la recherche et la décomposition du sous-jeu. Il travaille également sur la planification indépendante du domaine, la planification de la marche aléatoire, la planification du mouvement et l'échantillonnage aléatoire à partir de distributions discrètes changeant dans le temps. Martin et son équipe ont produit des programmes et des algorithmes pour les jeux de Go, Amazones, Clobber et Hex. Nombre de ses algorithmes utilisent les trois méthodes modernes de recherche heuristique : la recherche, la connaissance et les simulations aléatoires. Martin a été le co-superviseur universitaire (avec Richard S. Sutton) de David Silver, qui est devenu responsable de l'apprentissage par renforcement chez DeepMind et chercheur principal sur AlphaGo.

Martin est membre de l'Amii et titulaire de la chaire d'IA du CIFAR du Canada. Il est également professeur d'informatique et titulaire de la chaire DeepMind d'intelligence artificielle à l'université d'Alberta. Il est également membre de l'Amii. Il a également occupé le poste de président associé (recherche) du département des sciences informatiques. Martin a été le superviseur académique de plus de 50 étudiants et chercheurs invités, dont un certain nombre ont reçu des prix nationaux et internationaux pour leurs travaux. Martin a publié près de 120 articles dans des conférences telles que celles de l'Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), de l'Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) Transactions on Games et de l'International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), entre autres. Martin a présenté des exposés lors de conférences internationales, notamment l'IJCAI, l'AAAI et l'IEEE, ainsi que pour des organisations telles que Baidu Research et le Tencent AI Lab.

Martin est professeur d'informatique et titulaire de la chaire DeepMind en intelligence artificielle à l'université d'Alberta.