(C) TUHH, Martin Kunze

Team

Team an der Technischen Universität Hamburg

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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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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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Martin Brylowski

Doktorand

Identifikation innovativer Einsatzmöglichkeiten von Machine Learning im Supply Chain Management

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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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Görschwin Fey

Professor

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

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Sebastian Götschel

Oberingenieur

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

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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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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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Christoph Ihl

Professor

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

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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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Leon Kellner

Doktorand

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

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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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Sabine Le Borne

Professor

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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Sebastian Lodemann

Doktorand

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

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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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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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Bernd-Christian Renner

Professor

Kommunikation und Aufgabenplanung für energieautarke IoT-Geräte, Vibro-akustische Modulation, Akustische Drahtloskommunikation, Unterwasserkommunikation und -lokalisation, Navigation und Koordination von AUV-Verbünden

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Daniel Ruprecht

Professor

Numerische Algorithmen, Hochleistungsrechnen, Computational Science and Engineering

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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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Christian Schuster

Professor

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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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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Maximilian Stark

Doktorand

End-to-end Learning in Wireless Communications using Neural Networks, Coarsely Quantized Decoding of Channel Codes, Low Resolution Signal Processing in Communications Using the Information Bottleneck Method, Applied Information Theory in Machine Learning

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Merten Stender

Doktorand

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

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Andreas Timm-Giel

Professor and Vice President Research

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

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

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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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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

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

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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Jens-Peter M. Zemke

Oberingenieur

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

Team am Helmholtz-Zentrum Geesthacht

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Christian Feiler

Postdoc

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

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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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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