Forschende
14 Treffer mit Thema „Deep Learning" in Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, Lebenswissenschaftliche Fakultät · Themen-Filter entfernen
Prof. Reulke entwickelt und validiert bildgebende Sensorsysteme und Algorithmen zur automatisierten Analyse von Bild- und Videodaten.
Prof. Hostert erforscht derzeit die großflächige Kartierung und Überwachung von Landnutzungsveränderungen mittels Satellitenfernerkundung und künstlicher Intelligenz.
Prof. Walther entwickelt mathematische Optimierungsverfahren für komplexe, nichtglatte Probleme aus Ingenieurwesen und Materialwissenschaften.
Prof. York Winter entwickelt automatisierte Systeme und Softwarelösungen zur Erfassung und Analyse von Tierverhalten unter realistischen Bedingungen – insbesondere in der Heimkäfig-basierten Phänotypisierung von Nagetieren.
Prof. Lakes erforscht die räumlichen Wechselwirkungen zwischen Umweltbelastungen, Landnutzung und menschlicher Gesundheit in urbanen und ländlichen Räumen.
Prof. Ziegler erforscht derzeit die psychometrische Messung von Persönlichkeit, Emotionen und Kompetenzen in dynamischen, alltäglichen Situationen — mit Fokus auf Persönlichkeitszustände, Emotionsregulation bei Jugendlichen und die Validierung von Messinstrumenten unter realen Bedingungen.
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. Berge erforscht die Detektion und Analyse von Gammastrahlung aus kosmischen Quellen mittels bodengestützter Cherenkov-Teleskope, insbesondere im Rahmen des Cherenkov Telescope Array (CTA).
Dr. König entwickelt computergestützte Modelle zur Vorhersage von Leberfunktion und Organqualität, insbesondere für Transplantationen und die Tumorbehandlung.
Prof. Ohler erforscht die Regulierung der Genexpression auf Basis von hochdimensionalen biologischen Daten, insbesondere durch maschinelles Lernen und tiefe neuronale Netze.
Prof. Kautz erforscht, wie Bodenporen und Wurzelsysteme die Nährstoff- und Wasserverfügbarkeit in Ackerböden beeinflussen – insbesondere in verdichteten Unterböden, wo Wurzeln normalerweise nicht eindringen können.
Dr. Zhiwei Shen entwickelt derzeit digitale Zwillinge für Stromnetze — virtuelle Abbilder von Energiesystemen, die in Echtzeit mit ihren physischen Pendants synchronisiert werden.
PD Dr. Olaf Müller forscht aktuell an der Schnittstelle von Wahrnehmung, Sicherheit und Simulation in autonomen Systemen und Verkehrsszenarien.