Forschende
23 Treffer mit Thema „Datenanalyse" in Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, HU-Theologien · Themen-Filter entfernen
Prof. Weidlich erforscht die automatisierte Analyse und Validierung von Datenanalyseworkflows – also der Prozesse, mit denen Wissenschaftler und Unternehmen große Datenmengen verarbeiten und auswerten.
Prof. Lakes erforscht die räumlichen Wechselwirkungen zwischen Umweltbelastungen, Landnutzung und menschlicher Gesundheit in urbanen und ländlichen Räumen.
Prof. Lacker forscht an der experimentellen Hochenergiephysik, insbesondere an der Entwicklung und dem Betrieb von Teilchendetektoren für das ATLAS-Experiment am CERN sowie an der Analyse von Kollisionsdaten zur Suche nach neuen Teilchen und Symmetrieverletzungen.
Prof. Uwer forscht an der experimentellen Hochenergiephysik, insbesondere an der Phänomenologie von Topquarks und schweren Quarks am Large Hadron Collider (LHC) mittels des ATLAS-Experiments.
Prof. Koch entwickelt Methoden zur hochauflösenden Elektronenmikroskopie und Datenanalyse für die Materialcharakterisierung auf Nanoskala.
Prof. Kowalski erforscht hochenergetische Astrophysik durch Neutrinodetektion und entwickelt dabei Methoden zur Beobachtung von extremen kosmischen Ereignissen.
Prof. Akbik erforscht derzeit die Verarbeitung und das Verständnis natürlicher Sprache durch große Sprachmodelle, mit Fokus auf mehrsprachige Systeme und deren Zuverlässigkeit.
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. Mendling erforscht aktuell, wie Prozessanalyse-Werkzeuge (insbesondere Process Mining) in der Praxis wirken und wie ihre Ergebnisse richtig interpretiert werden.
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. Reinefeld forscht an der automatischen Optimierung von Datenanalyseworkflows für heterogene Infrastrukturen.
Prof. Issever erforscht die Ursprünge der Masse durch die Entdeckung und Analyse des di-Higgs-Prozesses und untersucht die Selbstkopplung des Higgs-Bosons — ein Kernproblem der Teilchenphysik.
Robert Daniel Parsons erforscht derzeit die Modellierung von hadronischen Wechselwirkungen — also der Prozesse, die beim Zusammenstoß von Teilchen entstehen.
Dr. Wellmann erforscht die Integration von Fernerkundung und Ökologie zur Förderung von Biodiversität und Klimaanpassung in Städten.
Dr. Anna Nelles erforscht ultra-hochenergetische kosmische Strahlung und deren Neutrinoquellen durch großskalige Radiodetektoren im Antarktischen Eis.
Dr. Ghoddousi erforscht die Wirksamkeit von Schutzgebieten im Kaukasus unter Bedingungen von sozio-ökonomischen und politischen Krisen.
Dr. Pflugmacher erforscht die großflächige Überwachung von Waldveränderungen und Waldbrandfolgen mittels Satellitenfernerkundung und Zeitreihenanalyse.
Dagmar Wörister erforscht derzeit die Verbindung von Biodiversitätsschutz mit sozialen Machtverhältnissen und Gerechtigkeitsfragen — konkret, wie Erkenntnisse aus sozialen Wandelbewegungen in den Naturschutz integriert werden können.
Fabian Lehmann forscht aktuell an zwei parallelen Schwerpunkten: (1) Mathematische Grundlagen für computergestützte Existenzbeweise von speziellen geometrischen Strukturen (Calabi-Yau und G2-Mannigfaltigkeiten), und (2) Verwaltung und Optimierung von wissenschaftlichen Datenanalyse-Workflows in verteilten Rechensystemen.
Aswin Kannan forscht an datengestützten Optimierungsmethoden im Rahmen einer Junior Research Group des Exzellenzclusters MATH+.
PD Dr. Olaf Müller forscht aktuell an der Schnittstelle von Wahrnehmung, Sicherheit und Simulation in autonomen Systemen und Verkehrsszenarien.
Mahdi Esmailoghli erforscht die automatisierte Erkennung und Erschließung relevanter Daten aus großen, unstrukturierten Datenbeständen (Data Lakes) — insbesondere die Herausforderung, aus Hunderten Millionen von Tabellen diejenigen zu identifizieren, die für konkrete Aufgaben tatsächlich brauchbar sind.