(C) TUHH, Martin Kunze

Team

MLE-Koordination

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Christoph Ihl

Professor & MLE-Vizesprecher

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Christian Schuster

Professor & MLE-Sprecher

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Daniel Stolpmann

Doktorand & MLE-Webmaster

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Volker Turau

Professor & MLE-Sprecher

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Pelin Usta

Assistenz & Workshopkoordinatorin

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Gregor Vonbun-Feldbauer

Projektleiter & MLE-Koordinator

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Thomas Wrona

Professor & MLE-Vizesprecher

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Alice K. Zapf

Doktorandin & MLE-Referentin

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Jens-Peter M. Zemke

Oberingenieur & MLE-Koordinator

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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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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Fin Hendrik Bahnsen

Doktorand

Neuronale Netze für das Monitoring von eingebetteten Systemen, Anomalieverhalten in Ablaufsteuerungen, Zuverlässigkeit von Neuronalen Netzen, Simulation und Emulation von Cyber Physical Systems, Robuste Inferenz von maschinell gelernten Systemen

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Georgios Balokas

Research Associate

Uncertainty quantification with surrogate models, Simulation of random distortions, Machine learning applications to structural reliability

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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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Christian Becker

Professor

Flexible elektrische Energieübertragung und -verteilung, , 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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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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Manuel Derra

Doktorand

Machine Learning in Air Traffic Flow Management, Sequence Modeling, Trajectory Prediction, Airspace Demand Prediction, Deep Learning

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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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Hamideh Esmaeili

Doktorandin

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

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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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Sebastian Götschel

Oberingenieur

Numerische Algorithmen, Nichtlineare und PDE-beschränkte Optimierung, High Performance Computing,

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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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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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Julian Hoth

Oberingenieur

Maschinelles Lernen in der Flugzeugkabine, Mobile Roboter, Autonome Unterwasserfahrzeuge, Bildverarbeitung, Computer/Robot Vision, Ingenieurethik

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Christoph Ihl

Professor & MLE-Vizesprecher

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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Leon Kellner

Doktorand

Machine learning for analysis of experimental data, Explainable AI, interpretability

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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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Marco Klein

Oberingenieur

Welle-Struktur-Interaktion, nichtlineare Wellenmechanik, Extremwellen, maßgeschneiderte kritische Wellengruppen und extreme Strukturantworten, nichtlineare Seegangs- und Bewegungsvorhersage, Digitale Zwillingskonzepte, maschinelles Lernen für maritime Anwendungen

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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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Benedikt Kriegesmann

Juniorprofessor

Probabilistische Analysen mit trainierten Ersatzmodellen

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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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Alexander Lau

Gruppenleiter

Operations Research und Maschinelles Lernen in komplexen Verkehrssystemen, Verkehrsflusssteuerung und Kapazitätsmanagement in der Luftfahrt

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Max-Heinrich Laves

PostDoc

Medical Imaging, Deep Learning, Bayesian Inference, Uncertainty Estimation, Medical Robotics

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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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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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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

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-Sprecher

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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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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Merten Stender

Postdoc

Komplexe Schwingungssysteme, Signalanalyse und Strukturüberwachung, Interpretierbares Maschinelles Lernen, Digitale Zwillinge

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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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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-Sprecher

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

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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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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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Christian Feiler

Postdoc

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

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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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Christiane Ehrt

Scientific Coordinator (DASHH)

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

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Klaus Ehrt

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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Holger Schlarb

Stellvertretender Leiter (DESY)

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Antonin Sulc

Postdoc (DESY)

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Marie Tolkiehn

Postdoc (UHH)

Machine Learning, Probabilistic Models, Computational Neuroscience, Data Science