Forschende
35 Treffer mit Thema „Maschinelles Lernen" in Kultur-, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, HU-Theologien · Themen-Filter entfernen
Prof. Reulke entwickelt und validiert bildgebende Sensorsysteme und Algorithmen zur automatisierten Analyse von Bild- und Videodaten.
Prof. Leser forscht an der automatisierten Analyse und Integration großer biomedizinischer Datenmengen, insbesondere zur Unterstützung personalisierter Krebstherapien.
Prof. Hostert erforscht derzeit die großflächige Kartierung und Überwachung von Landnutzungsveränderungen mittels Satellitenfernerkundung und künstlicher Intelligenz.
Prof. Hafner erforscht derzeit, wie künstliche Systeme (Roboter) lernen, sich selbst wahrnehmen und ihr Verhalten vorhersagen können — ähnlich wie Menschen.
Prof. Pinkwart erforscht derzeit, wie künstliche Intelligenz und digitale Technologien das Lernen unterstützen und verbessern können – insbesondere durch intelligente Tutorensysteme, adaptive Lernplattformen und KI-gestützte Feedback-Systeme.
Joachim Sauer erforscht mit quantenchemischen Methoden katalytische Reaktionen an Festkörperoberflächen — aktuell konzentriert er sich auf die genaue Vorhersage von Adsorptions- und Reaktionsenergien in Zeolithen, metallorganischen Gerüsten (MOFs) und Metalloxidkatalysatoren mittels hochgenauer Rechenmethoden (Coupled-Cluster, Machine-Learning-Potenziale).
Prof. Hintermüller entwickelt mathematische Optimierungs- und Steuerungsmethoden für komplexe physikalische und technische Systeme.
Prof. Weidlich erforscht die automatisierte Analyse und Validierung von Datenanalyseworkflows – also der Prozesse, mit denen Wissenschaftler und Unternehmen große Datenmengen verarbeiten und auswerten.
Prof. Eisert entwickelt kamerabasierte Bildverarbeitungssysteme zur automatisierten Erfassung und Analyse von Bewegungen, Wachstum und Verhalten in Echtzeit.
Prof. Haase erforscht derzeit, wie naturbasierte Lösungen – insbesondere grüne und blaugrüne Infrastrukturen – Städte widerstandsfähiger gegen Klimawandel, Hitze, Überschwemmungen und Biodiversitätsverlust machen können.
Prof. Walther entwickelt mathematische Optimierungsverfahren für komplexe, nichtglatte Probleme aus Ingenieurwesen und Materialwissenschaften.
Prof. Lakes erforscht die räumlichen Wechselwirkungen zwischen Umweltbelastungen, Landnutzung und menschlicher Gesundheit in urbanen und ländlichen Räumen.
Prof. Arenz erforscht derzeit die Rolle von Sphingolipiden und verwandten Lipidmolekülen in Zellprozessen und Krankheitsmechanismen — insbesondere wie Ceramide und Sphingomyelinase in Endolysosomen zelluläre Homöostase regulieren und bei Infektionen oder Lungenödemen eine Rolle spielen.
Prof. Kowalski erforscht hochenergetische Astrophysik durch Neutrinodetektion und entwickelt dabei Methoden zur Beobachtung von extremen kosmischen Ereignissen.
PD Dr. Niels Wessel erforscht die Analyse und Vorhersage von Herzrhythmus- und autonomen Regulationsstörungen durch nicht-invasive Biosignalmessungen, insbesondere mittels Magnetokardiographie und Herzratenvariabilität.
Prof. Akbik erforscht derzeit die Verarbeitung und das Verständnis natürlicher Sprache durch große Sprachmodelle, mit Fokus auf mehrsprachige Systeme und deren Zuverlässigkeit.
Prof. Schweikardt erforscht die theoretischen Grundlagen der effizienten Verarbeitung und Auswertung von Datenbankabfragen, insbesondere wie man Anfrageergebnisse schnell aufzählen oder zählen kann.
Prof. Berge erforscht die Detektion und Analyse von Gammastrahlung aus kosmischen Quellen mittels bodengestützter Cherenkov-Teleskope, insbesondere im Rahmen des Cherenkov Telescope Array (CTA).
Prof. Kosch erforscht derzeit die Gestaltung von Mensch-Computer-Interaktionen mit Fokus auf benutzergerechte Schnittstellen und KI-gestützte Systeme.
Prof. Meyerhenke erforscht die effiziente Verarbeitung und Analyse großer Netzwerk-Datenmengen auf verteilten Computersystemen.
Dr. Nordin erforscht Typ-Ia-Supernovae als Präzisionsinstrumente für die Kosmologie und arbeitet an ihrer Standardisierung als zuverlässige Entfernungsmesser im Universum.
Prof. Walter forscht an mathematischen Optimierungsmethoden für strukturierte Probleme in Banach-Räumen und deren Anwendung auf optimale Steuerung dynamischer Systeme.
Dr. Markus Scheidgen arbeitet an der Schaffung einer FAIR-konformen Dateninfrastruktur für die Physik der kondensierten Materie und chemische Physik fester Stoffe.
Dr. Kowarik entwickelt hochfrequente Röntgen-Messmethoden zur Echtzeitbeobachtung von Dünnschichtwachstum und Oberflächenprozessen.