Forschende
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Die Person forscht aktuell an der Entwicklung energieeffizienter und adaptiver Datenanalyse-Workflows sowie an der Anwendung von Large Language Models (LLMs) zur Unterstützung klinischer Entscheidungen in der Onkologie.
Prof. Dr. Niels Pinkwart forscht an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und Bildung, mit einem Schwerpunkt auf intelligenten Tutorensystemen, adaptivem Lernen und Learning Analytics.
Die Forschungsprojekte konzentrieren sich auf die Entwicklung fortschrittlicher Algorithmen für die 3D-Rekonstruktion, Bildverarbeitung und Echtzeit-Datenanalyse unter Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Deep Learning.
Die Forschung konzentriert sich auf die Automatisierung und Qualitätssicherung in der Softwareentwicklung, insbesondere durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Large Language Models.
Prof. Dr. Matthias Ziegler forscht auf dem Gebiet der psychologischen Diagnostik und Persönlichkeitsforschung, mit einem Schwerpunkt auf der Interaktion zwischen Persönlichkeit, Intelligenz und Situationen.
Prof. Dr. Robert Jäschke verbindet Computational Literary Studies mit Data Science, um literaturwissenschaftliche Interpretationsmuster durch Text Mining und KI-Methoden zu analysieren.
Prof. Dr. Torsten Hiltmann verbindet historische Forschung, insbesondere zur Heraldik im Mittelalter und in der Frühen Neuzeit, mit digitalen Methoden der Geisteswissenschaften.
Die Forschung konzentriert sich auf den Einsatz fortschrittlicher KI-Methoden, insbesondere Deep Learning und Large Language Models, zur Analyse komplexer Datenstrukturen wie Zeitreihen, Texten und Bildern.
Prof. Dr. Holger Schlingloff forscht am Institut für Informatik der Humboldt-Universität mit dem Schwerpunkt Softwaretechnik.
Die Forschungsprofile umfassen zwei stark divergierende Domänen: einerseits die pädagogische Begleitung geflüchteter Menschen mit Behinderungen und Lernschwierigkeiten, mit Fokus auf Traumapädagogik, Deutsch als Zweitsprache und inklusive Lehrkräftebildung.
Prof. Dr. Alan Akbik forscht auf dem Gebiet der Computerlinguistik und Künstlichen Intelligence, mit einem Schwerpunkt auf Large Language Models und Deep Learning.
Prof. Dr. Pia Knoeferle forscht auf dem Gebiet der Psycholinguistik und untersucht die Echtzeit-Sprachverarbeitung unter Einbeziehung visueller Kontexte und Weltwissens.
Joachim Gassen forscht empirisch zu den realwirtschaftlichen Effekten von Transparenz, insbesondere bei nicht-kapitalmarktorientierten Unternehmen und im Kontext von CO2-Informationen.
Prof. Dr. Jan Mendling forscht auf dem Gebiet des Business Process Management und Process Mining, mit einem Fokus auf die Analyse, Modellierung und Optimierung von Geschäftsprozessen durch datengetriebene Methoden.
Die Forschung konzentriert sich auf die computergestützte Modellierung und empirische Analyse von Sprachprozessen, insbesondere im Kontext von Large Language Models (LLMs) und mehrsprachiger Kommunikation.
Die Forschung von Dr. Matthias König konzentriert sich auf die Entwicklung und Anwendung mathematischer Modelle und Computersimulationen in der Biomedizin, insbesondere zur Analyse der Leberfunktion und Pharmakokinetik.
Die Forschung von Prof. Dr. Thomas Kosch konzentriert sich auf die Entwicklung intelligenter Benutzerschnittstellen und die Anwendung von Künstlicher Intelligenz, insbesondere Large Language Models, in Human-Computer Interaction.
Die Forschung von Prof. Dr. Elisabeth Mayweg konzentriert sich auf die Integration digitaler Technologien, insbesondere Künstlicher Intelligenz und Large Language Models, in die Hochschul- und Lehrkräftebildung.
Die Forschung von Prof. Dr. Daniel Bultmann verbindet Friedens- und Konfliktforschung mit einer globalen Soziologie der Eliten, wobei ein Schwerpunkt auf der Analyse von Machtstrukturen und sozialen Transformationen in Südostasien liegt.
Dipl.-Thomas Vogel forscht im Bereich Softwaretechnik mit Fokus auf suchbasierte Testfallgenerierung und Programmreparatur.
Prof. Dr. Ulrich Kortenkamp forscht und lehrt auf dem Gebiet der Mathematikdidaktik, mit einem Schwerpunkt auf der Integration digitaler Medien und Technologien im Unterricht.
Das Projekt EMPEROR entwickelt automatische Verfahren zur Ursachenanalyse von Programmverhalten, insbesondere zur Identifikation von Eingaben, die Programmfehler auslösen.
Die Forschungsaktivitäten konzentrieren sich auf die Integration von Künstlicher Intelligenz, insbesondere Large Language Models, in die Lehrkräftebildung und Hochschuldidaktik.
Die Forschung von Dr. Laura Margarita Merino Hernández konzentriert sich auf die soziolinguistische Analyse des Spanischen, insbesondere im kanarischen und lateinamerikanischen Raum, mit Fokus auf Sprachvariation, Morphosyntax und Registervariation.