Forschende
57 Treffer mit Thema „Maschinelles Lernen" in Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, Lebenswissenschaftliche Fakultät · Themen-Filter entfernen
Dr. Marion Rivalan erforscht das Verhalten von Labornagern (Mäuse und Ratten) unter naturalistischen Bedingungen, insbesondere die Rolle von Serotonin bei der Ausbildung individueller Verhaltensprofile.
Dr. Wellmann erforscht die Integration von Fernerkundung und Ökologie zur Förderung von Biodiversität und Klimaanpassung in Städten.
Bharath Ananthasubramaniam entwickelt datengetriebene mathematische Modelle, um zu verstehen, wie die innere Uhr (circadiane Rhythmik) physiologische Prozesse in Säugetieren steuert.
Dr. Zhiwei Shen entwickelt derzeit digitale Zwillinge für Stromnetze — virtuelle Abbilder von Energiesystemen, die in Echtzeit mit ihren physischen Pendants synchronisiert werden.
Dr. Pflugmacher erforscht die großflächige Überwachung von Waldveränderungen und Waldbrandfolgen mittels Satellitenfernerkundung und Zeitreihenanalyse.
Prof. Fuss erforscht Strategien zur Begrenzung der Erderwärmung durch Kohlendioxidentfernung (CDR) und analysiert dabei systematisch, welche Techniken – von Aufforstung über Bodensanierung bis zu technischen Verfahren – unter welchen Bedingungen wirtschaftlich sinnvoll und ökologisch verträglich sind.
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.