Malte Dreyer
Profil
Zusammenfassung
Malte Dreyer entwickelt und betreibt Infrastrukturen für Forschungsdatenmanagement und digitale Dienste in der Wissenschaft. Seine Expertise umfasst die Gestaltung von Datenrepositorien, die Standardisierung von Forschungsdaten nach FAIR-Prinzipien sowie die Beratung von Hochschulen und Forschungsverbünden bei der Umsetzung nachhaltiger Datenstrategien. Er arbeitet dabei an der Schnittstelle zwischen Geisteswissenschaften, Informatik und Infrastrukturplanung.
Skills
Stammdaten
Identität, Organisation und Kontakt aus HU-FIS.
Forschungsthemen23
Anwendungsorientierte Infrastruktur für KI-Communities in Lehr-Lern-Settings
Quelle ↗Förderer: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt Zeitraum: 12/2021 - 11/2025 Projektleitung: Malte Dreyer, Dr. Andrea Beyer, Prof. Dr. Niels Pinkwart, Uwe Pirr, Prof. Dr. Elisabeth Mayweg, Prof. Dr. Robert Jäschke, Wolfgang Deicke
CALLIDUS - Computer-Aided Language Learning: Lexikonerwerb im Lateinunterricht durch korpusgestützte Methoden
Quelle ↗Förderer: DFG sonstige Programme Zeitraum: 08/2017 - 07/2020 Projektleitung: Malte Dreyer, Prof. Dr. Stefan Kipf, Prof. Dr. Anke Lüdeling
CALLIDUS - Computer-Aided Language Learning: Lexikonerwerb im Lateinunterricht durch korpusgestützte Methoden
Quelle ↗Förderer: DFG Sachbeihilfe Zeitraum: 08/2017 - 12/2020 Projektleitung: Prof. Dr. Anke Lüdeling, Prof. Dr. Stefan Kipf, Malte Dreyer
Mögliche Industrie-Partner241
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Publikationen25
Top 25 nach Zitationen — Quelle: OpenAlex (BAAI/bge-m3 embedded für Matching).
MPG.PuRe (Max Planck Society) · 10 Zitationen
eSciDoc is as a joint project of the Max Planck Society and FIZ Karlsruhe, funded by the Federal Ministry of Education and Research (BMBF), with the aim to realize a next-generation platform for com-munication and publication in research organizations. The result of the entire eSciDoc project is intended to ensure open and persistent access to the research results and materials of the Max Planck Society and to integrate these materials in an emerging e-Science network, to increase the accountability of research and to improve the visibility of the Max Planck Society. At the same time, the project aims to provide effective and comprehensive access to information for Max Planck re-searchers and their work groups. Additionally, eSciDoc will support scientific collaboration and interdisciplinary research in future e-Science scenarios and optimize the exploitation of information avail-able through an interconnected global scientific knowledge space.
Advanced Engineering Materials · 5 Zitationen · DOI
Laser powder bed fusion is a cornerstone technology for additive manufacturing (AM) of metals and polymers, yet challenges in achieving consistent reproducibility and process optimization persist. Addressing these requires a systematic understanding of the interactions between feedstock, process parameters, and final part characteristics throughout the entire production chain. This study presents results from a comprehensive interlaboratory investigation conducted by 32 research institutions, evaluating six feedstock, including nanoparticle‐modified aluminum alloy and polyamide powders, under standardized protocols. Data analysis encompasses 69 powder properties, 15 process parameters per print, and 78 part features, culminating in a dataset of over 1.2 million correlations. Advanced statistical methods and machine learning are employed to identify critical variability drivers, such as the impact of nanoparticle modifications on powder flowability and thermal conductivity, as well as the influence of process parameters on reproducibility. Newly introduced dimensionless figures of merit provide universal metrics to describe and predict thermal and mechanical interactions, simplifying process optimization and material characterization. The findings, supported by an open‐access dataset adhering to findable, accessible, interoperable, and reusable principles, advance understanding of material–process–structure–property relationships. They establish a benchmark for future research and lay the foundation for improving the reliability, quality, and sustainability of AM processes.
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 5 Zitationen · DOI
Die Hochschulen sind im Umfeld der Corona-Krise mit der Aufgabe beschäftigt, neue Szenarien und Formate für digitales Lehren und Lernen einzuführen bzw. weitere Kollaborationsmöglichkeiten für die Arbeit aus dem Home-Office in der Breite auszubauen. Das Ziel dieser kurzen Umfrage ist, die Ideen und Konzepte von den Hochschulen abzufragen, um sie den Mitgliedern des ZKI-Arbeitskreises Strategie und Organisation und der AMH als Hilfe für die eigenen Arbeiten zur Verfügung zu stellen. Die Umfrage wurde am 16. April 2020 gestartet und lief mit einer Verlängerung bis zum 11.5.2020. Es gab 60 Antworten.
Kooperationen11
Bestätigte Forscher↔Partner-Paare aus HU-FIS — Gold-Standard-Positive für das Matching.
FDLink Rahmenbedingungen für Kulturwandel und gemeinsame Servicelandschaft stärken
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FDLink Rahmenbedingungen für Kulturwandel und gemeinsame Servicelandschaft stärken
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Implementierung von KI-basiertem Feedback und Assessment mit Trusted Learning Analytics in Hochschulen (IMPACT) Teilprojekt Ethik, Datenschutz und KI in der formativen Beurteilung und Feedback
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