(C) TUHH, Martin Kunze

Team

MLE-Leitung

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Nihat Ay

Professor & MLE-Sprecher

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Christian Feiler

Postdoc & MLE-Koordinator

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Sebastian Götschel

Oberingenieur & MLE-Koordinator

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Christoph Ihl

Professor & MLE-Sprecher

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Stefan Schulte

Professor & MLE-Sprecher

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Christian Schuster

Professor, MLE-Gründer & -Advisor

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Volker Turau

Professor, MLE-Gründer & -Advisor

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Gregor Vonbun-Feldbauer

Projektleiter & MLE-Koordinator

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Jens-Peter M. Zemke

Oberingenieur & MLE-Koordinator

MLE-Organisation

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Daniel Stolpmann

Doktorand & MLE-Webmaster

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Jürgen Christopher Thiesen

Research Assistant & Doctoral Student

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Pelin Usta

Assistenz & Workshopkoordinatorin

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Marcus Venzke

Oberingenieur

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Jonas Wilinski

Research Assistant & Doctoral Student

Team an der Technischen Universität Hamburg

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Rupert Angerbauer

Doktorand

Computational Fluid Dynamics, Hybrid RANS/LES turbulence modelling, Ship Aerodynamics, Machine Learning for Fluid Dynamics

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Nihat Ay

Professor & MLE-Sprecher

Informationsgeometrie, Mathematische Lerntheorie im Kontext neuronaler Netze, kognitiver Systeme und Robotik, Maschinelles Lernen, Graphische Modelle und ihre Anwendung in der Kausalitätstheorie, Komplexitäts- und Informationstheorie

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Peter Baasch

Technischer Mitarbeiter

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Davood Babazadeh

Oberingenieur

Betrieb von integrierten Energiesystemen, Künstliche Intelligenz und Machine Learning Anwendungen, Modellierung und Test von Smart Grids

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Lennart Bargsten

Doktorand

Deep Learning für die Analyse medizinischer Bilddaten, Gewebeklassifizierung in Ultraschallbildern, Generierung synthetischer Ultraschallbilder, Deep Learning Methoden für kleine Datensätze

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Gerhard Bauch

Professor

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Maren Baumhauer

Professorin

Berufsbilder und berufliche Identität in der digitalen Transformation, Digitalität, Digitalisierung und Qualifizierung, Arbeiten und Lernen im digitalen Wandel, Veränderung von Kompetenzanforderungen durch Zukunftstechnologien

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Christian Becker

Professor

Flexible elektrische Energieübertragung und -verteilung, Intelligente Elektroenergiesysteme: “Smart Grids”, Dynamik, Stabilität und Regelung elektrischer Energiesysteme, Elektrische Bordsysteme und -netze, Sektorgekoppelte Energiesysteme, Modellierung elektrischer Energiesysteme mit leistungselektronischen Komponenten

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Benjamin Boll

Doktorand

Structural Health Monitoring, Machine Learning, Vibro - Acustic Modulation, Predictive Maintenance, Deep Learning, Composite Materials, Lightweight Design

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Christian Bruss

Doktorand

Kontrafaktische Evaluation, Gießverfahren, Maschinelles Lernen für Gießereien

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Martin Brylowski

Doktorand

Identifikation innovativer Einsatzmöglichkeiten von Machine Learning im Supply Chain Management

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Simon Campese

Postdoc

Stochastische Analysis, Malliavin-Kalkül, Steinsche Methode, Grenzwertsätze, Stochastische Approximation, Hochdimensionale Wahrscheinlichkeitstheorie

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Christian Cyron

Professor

Computational Engineering, Maschinelles Lernen in Maschinenbau, Materialforschung und Medizin

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Jan Dege

Professor

Machine Learning innerhalb der Produktionstechnik, Digitalisierung in der Flugzeugproduktion, Werkzeug- und Prozessentwicklung für faserverstärkte Kunststoffe und schwerzerspanbare, metallische Werkstoffe, Prozessüberwachung, Messtechnik

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Jan Dohmen

Doktorand

Machine Learning, Deep Learning, Deep Reinforcement Learning, Artificial Intelligence

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Jorin Dornemann

Doktorand

Deep learning, Kombination von Machine Learning und Operations Research Methoden, Optimierung im Bereich der maritimen Logistik

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Leo Dostal

Postdoc

Inference and prediction, Machine learning methods for mechanical systems, Random nonlinear dynamical systems and their control

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Daniel Duecker

Doktorand

Machine Learning for Autonomous Robots, Data-driven Path Planning and Control, Probabilistic Localization in Complex Scenarios

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Claus Emmelmann

Professor

Additive Fertigung, Digitaler Zwilling, Maschinelles Lernen für Qualitätssicherung, Maschinelles Lernen für Verkürzung von Experimenten

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Manfred Eppe

Oberingenieur

Cognitive Systems, Artificial Intelligence, Machine Learning, Robotics

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Hamideh Esmaeili

Doktorandin

Hochfrequenz-Schaltungsdesign, Elektromagnetische Verträglichkeit (EMV), Bio-Elektromagnetik, Maschinelles Lernen für EMV und Bio Engineering

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Christian Feiler

Postdoc & MLE-Koordinator

Atomistische Simulation & Modellierung, Entwicklung von Quantitativen Struktur-Eigenschafts-Beziehungsmodellen

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Görschwin Fey

Professor

Entwurf digitaler Schaltungen, Automatische Fehlerdetektion, z.B. mittels maschinellem Lernen und beim Einsatz von Lernalgorithmen

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Kathrin Fischer

Professorin

Quantitative Modellierung betriebswirtschaftlicher Fragestellungen, Optimierungsprobleme in der Logistik, Entscheidungstheorie, Hochschuldidaktik, Synergien von Machine Learning und Operations Research

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Moritz Göldner

Professor

Data-Driven Innovation, Digital Health, Machine Learning bei der Analyse von Gesundheitsdaten, Digitale Gesundheitsanwendungen

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Sebastian Götschel

Oberingenieur & MLE-Koordinator

Numerische Algorithmen, Nichtlineare und PDE-beschränkte Optimierung, High Performance Computing, Anwendungsgebiete: Zerstörungfreies Prüfen, Medizin

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Volker Gollnick

Professor

Integrierter Luftfahrzeugentwurf, Lufttransportbetrieb und –prozesse, Avioniksysteme

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Martin Gomse

Oberingenieur

Produktionsautomatisierung, (mobile) Robotik, Industrie 4.0 Prozesse + Systeme, Objektidentifizierung, Synthetische KI-Trainingsdaten, Nichtlineare Regelung mechanischer Systeme, Schwingungen und Wellen

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Jürgen Grabe

Professor

Optimierung der Baustelle, Datengesteuerte Regelung und Optimierung des Pfahlinstallationsprozesses

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Alexander Greif

Mitarbeiter & MLE-Referent Social Media

PLS-Sem/SmartPLS, Automation in Construction, Automation in Logistics

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Florian Griese

Research Scientist

Machine learning & deep learning, Magnetic Particle Imaging

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Helge Grossert

Doktorand

Starre und flexible Mehrkörpersysteme, Sensitivitätsanalyse und Optimierung von Mehrkörpersystemen, Maschinelles Lernen in der Modellierung von Mehrkörpersystemen

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Timo Heinrich

Professor

Auswirkungen der Digitalisierung auf Märkte und Organisationen, Verhalten auf digitalen Märkten und Umgang mit extremen Risiken, Mikroökonomik, Industrieökonomik und Wirtschaftspolitik, Experimentelle Wirtschaftsforschung und Verhaltensökonomik

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Dirk Herzog

Vertretungsprofessur

Digitalisierung in der Produkt- und Prozessgestaltung, Additive Fertigung, Maschinelles Lernen für Anwendungen in der Additiven Produktion, Maschinelles Lernen im Kontext beruflicher Bildung

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Norbert Hoffmann

Professor

Komplexe Dynamik Mechanischer Systeme, Schwingungen und Wellen, Maschinendynamik and Verfahren der KI, Maschinelles Lernen für Schwingungen und Wellenphänomene

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Abdul Qadir Ibrahim

Doktorand

Machine and Deep Learning for PDEs, Artificial Intelligence, Parallel-in-time, Numerical Methods, Computational Finance, Computational Fluid Dynamics, Molecular and Systems Biology

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Christoph Ihl

Professor & MLE-Sprecher

Deep learning, Natural language processing, Maschinelles Lernen & kausale Inferenz, Maschinelles Lernen & Graphen

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Alexander Itin

Senior Researcher

Machine Learning for Physical Simulations and Engineering, Time-Series Analysis, e.g Virtual ML-Assisted Sensors in Industry, Nonlinear Dynamics and Optimisation, Optics, Classical and Quantum Mechanics

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Carlos Jahn

Professor

Einsatz maschinellen Lernens im maritimen Umfeld, Big Data Analysen in der Seeschifffahrt, Reinforcement Learning für autonome Navigation, Computer Vision in Hafen und Logistik

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Niklas Jahn

Doktorand

Produktionsmanagement und Industrie 4.0, Entwicklung mobiler und web-basierter Applikationen, Augmented Reality, Maschinelles Lernen für digitale Assistenzsysteme (insbes. Recommender Systems & Bildklassifikation), DevOps, Platform as a Service und Serverless

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Daniel John

Doktorand

Reinforcement Learning, Bayes’sche Hyperparameteroptimierung

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Marvin Kastner

Doktorand

Prozessanalysen und -prognosen in der Supply Chain, Maschinelles Lernen in der Logistik, simulationsgestützte Optimierung, Hyperparameter-Optimierung, AutoML

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Wolfgang Kersten

Professor

Digitale Transformation der Logistik, Risiko- und Nachhaltigkeitsmanagements von Wertschöpfungsketten, Komplexitätsmanagement, Trends im Supply Chain Management

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Tobias Knopp

Professor

Medizinische Bildgebung, Bildrekonstruktionsalgorithmen, Inverse Probleme, Signal- und Bildverarbeitung, Wissenschaftliche Programmierung

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Alexander Kölpin

Professor

Radar-Technik und Hochfrequenz-Sensorik, Drahtlose Kommunikationssysteme, Hochfrequenzmesstechnik, Aufbau- und Verbindungstechnik für Hochfrequenzsysteme, Hardware-nahe Algorithmen und Hochfrequenzsystem-Linearisierung

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David Kopyto

Doktorand

Maschinelles Lernen für die Nachrichtentechnik, End-to-End Learning und dessen Potenzial für 5G/6G, Autoencoder zur Modellierung von Übertragungsketten, Constellation Shaping, Compressed Sensing

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Robert Kräuter

Doktorand

Control Engineering, Soft Sensors, Digital Twins, Fluidization Technology, Machine Learning in Turbulence

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Benedikt Kriegesmann

Professor

Probabilistische Analysen mit trainierten Ersatzmodellen, Strukturoptimierung mittels Maschinellem Lernen

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Koojana Kuladinithi

Oberingnieurin

Enhancing Reliability in Wireless Communications, Industrial Wireless Sensor Networks

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Ulf Kulau

Professor

Sensoren, Sensornetze, IoT, ULP Processing auf MCUs + FPGAs, Integrierte Signalverarbeitung, Embedded AI, Zuverlässigkeit, Fehlertoleranz und integrierte Fehlerdiagnose auf ressourcenbeschränkten Systemen

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Sabine Le Borne

Professorin

Numerik, Numerische Lineare Algebra, Iterative Löser, Hierarchische Matrizen, Kernbasierte Approximation

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Marko Lindner

Professor

Stabilität von Projektionsverfahren, Spektral- und Fredholmtheorie, Bildverarbeitung

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Sebastian Lindner

Doktorand

Maschinelles Lernen für Kommunikationsnetze, Verteilte Algorithmen, Kanalzugriff bei ad-hoc Netzen, Reinforcement Learning, Zuverlässigkeitsanalyse, Modellierung, Optimierung

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Timo Lipka

PostDoc

Nanotechnologien und Fertigung, Silizium Photonik, Optische Messtechnik, Lab-on-Chips, Maschinelles Lernen für photonische Komponentendesigns, Neuronale Netze zur Sensorsignalanalyse, Photonische Netze als Hardwarebeschleuniger für KI

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Sebastian Lodemann

Doktorand

Machine Learning im Supply Chain Management, Use Case Identifikation und Implementierung, Einführungsstrategien und Erfolgsfaktoren

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Fabian Lurz

Oberingenieur

System- und Schaltungsdesign von Radar- und Hochfrequenzsensoren, Drahtlose Sensornetzwerke, Ultra-Low-Power-Elektronik, Maschinelles Lernen zur Sensorsignalverarbeitung

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Gianluca Martino

Doktorand

Anomaly Detection, Design Exploration, Self-Healing Systems, Formal Verification, Computational Physics

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Florian Meyer

Doktorand

Maschinelles Lernen für drahtlose Sensornetzwerke, Lösung von Scheduling-Problemen durch bestärkendes Lernen, Verteilte Systeme

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Aleksandar-Saša Milaković

Postdoctoral researcher

Machine learning in maritime and offshore industries with focus on structural engineering and shipping efficiency

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Matthias Mnich

Professor

Operations Research, Diskrete Optimierung, Maschinelles Lernen in der Optimierung, Network Science

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Oliver Mork

Doktorand

Causal Inference with Machine Learning, Geometric Deep Learning, Interpretable Machine Learning, Econometrics/Statistics

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Jakob Ohlsen

Doktorand

Deep learning for spatio-temporal dynamics, Data-driven identification of linear and nonlinear systems, U-Nets and other Fully Convolutional Neural Networks, Time series analysis

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Alexander Penn

Professor

Bildgebung von Transportprozessen und chemischen Reaktionen, Mustererkennung in Bildzeitreihen, Bildrekonstruktionsalgorithmen

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Alexander Petrov

Oberingenieur

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Pauline Reinecke

Doktorandin

Machine learning & strategic management, Machine learning & competitive advantages, Strategic risks of machine learning, Machine learning, self-reinforcing mechanisms & strategic path dependency

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Christian M. Ringle

Professor

Business analytics, Clustering, Decision trees, Dimension reduction, Machine learning, Methods development, Multivariate analysis, Prediction, Segmentation, Simulation, Structural equation modeling

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Frank Röder

Doktorand

Cognitive Robotics, Reinforcement Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Artificial Intelligence

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Nicolas Rückert

Doktorand

Optimierung der Containertransporte im Hafenhinterland, Kombination und Synergien zwischen Machine Learning und Operations Research, Kooperationen in der Logistik, Mehrfache Zielsetzung in Optimierungsproblemen, z.B. zur Berücksichtigung von Emissionen

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Thomas Rung

Professor

Fluid Dynamics, Simulation of complex engineering flows, Turbulence and its modelling, Eulerian and Lagrangian two-phase flow modelling

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Daniel Ruprecht

Professor

Numerische Algorithmen, Hochleistungsrechnen, Computational Science and Engineering

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Riccardo Scandariato

Professor

Software security, Privacy-friendly systems, Machine learning for secure development

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Sebastian Schibsdat

Doktorand

Maschinelles Lernen zur Vorhersage von Werkzeugverschleiß, Convolutional Neural Networks, Automatisierung im Bereich der Messdatenerfassung

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Morten Schierholz

Doktorand

Elektromagnetische Verträglichkeit (EMV), Signal Integrity (SI) und Power Integrity (PI), Maschinelles Lernen für EMV-Engineering, Analyse von Leiterplattenstrukturen mit künstlichen Neuronalen Netzen

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Alexander Schlaefer

Professor

Robotik, Navigation und KI in der Medizin, Maschinelle Lernverfahren in der Medizin, 4D Bildgebung und spatio-temporale Lernverfahren, Bewegungskompensation und Zeitreihenprädiktion, Behandlungsplanungssysteme, Multi-Kriterien Optimierung

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Daniel Schoepflin

Doktorand

Produktionsautomatisierung, IoT Systeme, Industrie 4.0 Prozesse, Objektidentifizierung, Synthetische KI-Trainingsdaten

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Stephanie Schrage

PostDoc

Machine Learning & Strategic Management, Machine Learning & Supply Chain Management, Machine Learning & Competitive Advantages, Machine Learning & Ethics

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Meike Schröder

Oberingenieurin

Maschinelles Lernen & Supply Chain Risikomanagement, Digitale Transformation, Logistik & Supply Chain Management

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Matthias Schulte

Professor

Stochastische Geometrie, Grenzwertsätze und Steinsche Methode, Zufällige Graphen und komplexe Netzwerke, Extremwerttheorie, Räumliche Statistik

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Stefan Schulte

Professor & MLE-Sprecher

Skalierbarkeit in der Datenstromverarbeitung, Verarbeitung großer Datenmengen am Rande des Netzwerks, Verteiltes maschinelles Lernen, Blockchain-Technologien für das Internet of Things

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Christian Schuster

Professor, MLE-Gründer & -Advisor

Numerische Methoden der elektromagnetischen Feldberechnung, Elektromagnetische Verträglichkeit (EMV), Signal Integrity (SI) und Power Integrity (PI), GHz-Messmethoden für Komponenten und Interconnects, Maschinelles Lernen für EMV-Engineering

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Joschka Schwarz

Doktorand

Crowdsourced knowledge and innovation, Social networks and peer effects, Natural language processing, Machine learning on non-Euclidean domains (geometric deep learning)

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Henning Schwarz

Doktorand

Data-driven Modeling, Machine Learning & Deep Learning for Time Series Prediction, Ditching of Aircrafts

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Christian Seifert

Oberingnieur

Evolutionsgleichungen, Spektraltheorie, mathematische Physik, zufällige Modelle

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Robert Seifried

Professor

Starre und flexible Mehrkörpersysteme, Nichtlineare Regelung mechanischer Systeme, Topologie- und Parameteroptimierung, Kontaktmechanik und Diskrete-Elemente-Methode, Experimentelle Methoden in der Dynamik, Maschinelles Lernen für Mehrkörpersysteme

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Nima Shokri

Professor

Hydrologische Prozesse, Wasser-, land- und klimabezogene Herausforderungen, Mehrphasige Strömung und Transport in porösen Medien

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Kay Smarsly

Professor

Kognitive Bauwerke, Maschinelles Lernen im Bauwesen, Intelligente Sensorik/Sensornetze, Erklärbare Künstliche Intelligenz, Multiagentensysteme, Bauwerks- und Umweltmonitoring, Robotik im Bauwesen, Cyber-physische Systeme/Industrie 4.0, Konzeptuelle Modellierung und Informationsmodellierung, Additive Fertigung, Building Information Modeling (BIM)

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Simon Stock

Doktorand

Machine learning in elektrischen Energiesystemen, Graph neural netwworks, Bayesian methods for machine learning, physics- aware machine learning

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Daniel Stolpmann

Doktorand & MLE-Webmaster

Machine Learning for Communication Networks, Low Latency & High Throughput Communication, Mobile Edge Computing, Satellite Communication, Network Coding

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Christina Strobel

Postdoctoral researcher

KI als ‘Sozio-technisches System’, Zusammenhänge und Interdependenzen zwischen Menschen, Organisationen und KI, Erklärbarkeit von KI, Aufbau einer #InfrastrukturdesVertrauens für KI

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Jürgen Christopher Thiesen

Research Assistant & Doctoral Student

Green Technologies/Clean Technologies, Sustainable Entrepreneurship, Renewable Energy

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Andreas Timm-Giel

Professor & Präsident

Sensor Networks and IoT, Mobile and Vehicluar Communication Networks, Future Internet and Network Architectures, Performance Evaluation of Communication Networks, Machine Learning for Communication Networks

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Volker Turau

Professor, MLE-Gründer & -Advisor

Verteilte Systeme, Kommunikationsprotokolle für Internet der Dinge, Maschinelles Lernen für Kommunikationsnetze, Randomisierte Algorithmen

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Marcus Venzke

Oberingenieur

Maschinelles Lernen und künstliche neuronale Netze auf kleinen Mikrocontrollern, Intelligente Stromnetze und Demand-Response, Verteilte Systeme

Avatar

Gregor Vonbun-Feldbauer

Projektleiter & MLE-Koordinator

Computergestützte Materialwissenschaften, Atomistische Simulation & Modellierung, Multiskalenansätze, Maschinelles Lernen und datengetriebene Ansätze für Materialmodellierung & -design, Ober- und Grenzflächenphysik, Hybrid- und Mehrkomponentensysteme

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Mathies Wedler

Doktorand

Machine Learning for prediction of ocean waves, Efficient data handling with data pipelines

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Jonas Wilinski

Research Assistant & Doctoral Student

Machine Learning and AI especially in combination with NLP and Vision, Crowdsourced knowledge and innovation, Social Engineering

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Thomas Wrona

Professor & MLE-Vizesprecher

Machine learning & strategic management, Machine learning & competitive advantages, Strategic risks of machine learning, Machine learning, self-reinforcing mechanisms & strategic path dependency

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Cheng Yang

Oberingenieur

Computational Electromagnetics, Elektromagnetische Verträglichkeit (EMV), Signal Integrity (SI) und Power Integrity (PI), Mikrowellen-Messtechnik, Maschinelles Lernen für EMV-Engineering

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Jens-Peter M. Zemke

Oberingenieur & MLE-Koordinator

Numerische Lineare Algebra, Krylovraum-Verfahren, Eigenwertaufgaben, Neuronale Netze

Team am Helmholtz-Zentrum Hereon

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Frederic E. Bock

Doktorand

Material- und Prozessmodellierung mittels datengetriebener und physik-basierter Modelle sowie experimenteller Daten, Maschinelles Lernen zur Identifizierung und Verwendung von materialmechanischen Beziehungen entlang der Prozess-Struktur-Eigenschaft-Performance Kette, Erklärbare künstliche Intelligenz

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Daniel Höche

Abteilungsleiter

Grenzflächenmodellierung, Korrosion und Schadensforschung, Materialsimulationen (daten- und physikbasiert), Elektrochemische Systeme und Batterien

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Robert Meißner

Professor

Untersuchung von Proteinstrukturen, Optimierung von Super- und Pseudokondensatoren, Degradation/Korrosion von Magnesium in Energiespeichern und Implantaten, Anwendung maschineller Lernalgorithmen in atomistischen Simulation

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Lisa Sahlmann

Doktorandin

Materialmodellierung mithilfe datenbasierter Ansätze, Entwicklung quantitativer Struktur-Eigenschafts-Beziehungsmodelle für Korrosion

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Elisabeth Schiessler

Doktorandin

Genetische Algorithmen, Automatisierte Optimierung von Netzwerk-Architekturen für neuronale Netze, Maschinelles Lernen im Bereich Materialwissenschaften, Autoencoder

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Tim Würger

Doktorand

Computergestützte Materialwissenschaften, Atomistische Simulation & Modellierung, Maschinelles Lernen und datengetriebene Ansätze für Materialmodellierung & -design

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Mikhail Zheludkevich

Professor

Elektrochemie, Multifunktionale Oberflächen & Aktiver Schutz von Leichtmetallen, Multi-Material-Systeme

Affiliates

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Chris Biemann

Professor (UHH)

Angewandtes maschinelles Lernen, Data Science, Computational Social Science, Digital Humanities

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Kerstin Borras

Leitende Wissenschaftlerin (DESY)

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Moritz Braun

Abteilungsleiter (DLR)

Data-Based Prediction Models, Anomaly Detection, Destructive and Non-Destructive Testing

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Christiane Ehrt

Scientific Coordinator (DASHH)

Data Science, Bioinformatics, Structure-Based Design, Molecular Dynamics Simulations

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Klaus Ehret

Stellvertretender Projektkoordinator (DESY)

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Annika Eichler

Professorin (DESY)

Verteilte Regelung, Daten-getriebene Regelung und Fehlerdiagnose, Regelung von Teilchenbeschleuingern, Maschinelles Lernen für Regelung und Optimierung

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Volker Guelzow

Gruppenleiter (DESY)

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Philipp Heuser

Head of HIP Service Team (DESY)

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Jan Kaiser

Doktorand (DESY)

Machine Learning for Particle Accelerators, Reinforcement Learning, Black-Box Optimisation, Surrogate Modelling

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Nina Rohringer

Professorin (DESY)

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Yahya Saleh

Doktorand (DESY)

Theory of (partial) differential equations, Quantum molecular physics, Machine learning, Approximation theory, Theories of generalised functions

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Uve Samuels

CEO & Founder

Exponential Growth, Ambidextrous Organisation, Digitale Transformation, Product Development & Company Building, Maschine Learning, Fedderated Learning, Predictive Maintanance

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Holger Schlarb

Stellvertretender Leiter (DESY)

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Martin Semmann

Managing Director (HCDS)

Digitale Transformation, Service Systems Engineering, Technochange

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Antonin Sulc

Postdoc (DESY)