Nihat Ay

Professor & MLE-Sprecher

Christian Feiler

Postdoc & MLE-Koordinator

Sebastian Götschel

Oberingenieur & MLE-Koordinator

Christoph Ihl

Professor & MLE-Sprecher

Stefan Schulte

Professor & MLE-Sprecher

Christian Schuster

Professor, MLE-Gründer & -Advisor

Volker Turau

Professor, MLE-Gründer & -Advisor

Gregor Vonbun-Feldbauer

Projektleiter & MLE-Koordinator

Jens-Peter M. Zemke

Oberingenieur & MLE-Koordinator

Daniel Stolpmann

Doktorand & MLE-Webmaster

Jürgen Christopher Thiesen

Research Assistant & Doctoral Student

Pelin Usta

Assistenz & Workshopkoordinatorin

Marcus Venzke

Oberingenieur

Jonas Wilinski

Research Assistant & Doctoral Student

Rupert Angerbauer

Doktorand

Computational Fluid Dynamics, Hybrid RANS/LES turbulence modelling, Ship Aerodynamics, Machine Learning for Fluid Dynamics

Nihat Ay

Professor & MLE-Sprecher

Informationsgeometrie, Mathematische Lerntheorie im Kontext neuronaler Netze, kognitiver Systeme und Robotik, Maschinelles Lernen, Graphische Modelle und ihre Anwendung in der Kausalitätstheorie, Komplexitäts- und Informationstheorie

Peter Baasch

Technischer Mitarbeiter

Davood Babazadeh

Oberingenieur

Betrieb von integrierten Energiesystemen, Künstliche Intelligenz und Machine Learning Anwendungen, Modellierung und Test von Smart Grids

Lennart Bargsten

Doktorand

Deep Learning für die Analyse medizinischer Bilddaten, Gewebeklassifizierung in Ultraschallbildern, Generierung synthetischer Ultraschallbilder, Deep Learning Methoden für kleine Datensätze

Gerhard Bauch

Professor

Maren Baumhauer

Professorin

Berufsbilder und berufliche Identität in der digitalen Transformation, Digitalität, Digitalisierung und Qualifizierung, Arbeiten und Lernen im digitalen Wandel, Veränderung von Kompetenzanforderungen durch Zukunftstechnologien

Christian Becker

Professor

Flexible elektrische Energieübertragung und -verteilung, Intelligente Elektroenergiesysteme: “Smart Grids”, Dynamik, Stabilität und Regelung elektrischer Energiesysteme, Elektrische Bordsysteme und -netze, Sektorgekoppelte Energiesysteme, Modellierung elektrischer Energiesysteme mit leistungselektronischen Komponenten

Benjamin Boll

Doktorand

Structural Health Monitoring, Machine Learning, Vibro - Acustic Modulation, Predictive Maintenance, Deep Learning, Composite Materials, Lightweight Design

Christian Bruss

Doktorand

Kontrafaktische Evaluation, Gießverfahren, Maschinelles Lernen für Gießereien

Martin Brylowski

Doktorand

Identifikation innovativer Einsatzmöglichkeiten von Machine Learning im Supply Chain Management

Simon Campese

Postdoc

Stochastische Analysis, Malliavin-Kalkül, Steinsche Methode, Grenzwertsätze, Stochastische Approximation, Hochdimensionale Wahrscheinlichkeitstheorie

Christian Cyron

Professor

Computational Engineering, Maschinelles Lernen in Maschinenbau, Materialforschung und Medizin

Jan Dege

Professor

Machine Learning innerhalb der Produktionstechnik, Digitalisierung in der Flugzeugproduktion, Werkzeug- und Prozessentwicklung für faserverstärkte Kunststoffe und schwerzerspanbare, metallische Werkstoffe, Prozessüberwachung, Messtechnik

Jan Dohmen

Doktorand

Machine Learning, Deep Learning, Deep Reinforcement Learning, Artificial Intelligence

Jorin Dornemann

Doktorand

Deep learning, Kombination von Machine Learning und Operations Research Methoden, Optimierung im Bereich der maritimen Logistik

Leo Dostal

Postdoc

Inference and prediction, Machine learning methods for mechanical systems, Random nonlinear dynamical systems and their control

Daniel Duecker

Doktorand

Machine Learning for Autonomous Robots, Data-driven Path Planning and Control, Probabilistic Localization in Complex Scenarios

Claus Emmelmann

Professor

Additive Fertigung, Digitaler Zwilling, Maschinelles Lernen für Qualitätssicherung, Maschinelles Lernen für Verkürzung von Experimenten

Manfred Eppe

Oberingenieur

Cognitive Systems, Artificial Intelligence, Machine Learning, Robotics

Hamideh Esmaeili

Doktorandin

Hochfrequenz-Schaltungsdesign, Elektromagnetische Verträglichkeit (EMV), Bio-Elektromagnetik, Maschinelles Lernen für EMV und Bio Engineering

Christian Feiler

Postdoc & MLE-Koordinator

Atomistische Simulation & Modellierung, Entwicklung von Quantitativen Struktur-Eigenschafts-Beziehungsmodellen

Görschwin Fey

Professor

Entwurf digitaler Schaltungen, Automatische Fehlerdetektion, z.B. mittels maschinellem Lernen und beim Einsatz von Lernalgorithmen

Kathrin Fischer

Professorin

Quantitative Modellierung betriebswirtschaftlicher Fragestellungen, Optimierungsprobleme in der Logistik, Entscheidungstheorie, Hochschuldidaktik, Synergien von Machine Learning und Operations Research

Moritz Göldner

Professor

Data-Driven Innovation, Digital Health, Machine Learning bei der Analyse von Gesundheitsdaten, Digitale Gesundheitsanwendungen

Sebastian Götschel

Oberingenieur & MLE-Koordinator

Numerische Algorithmen, Nichtlineare und PDE-beschränkte Optimierung, High Performance Computing, Anwendungsgebiete: Zerstörungfreies Prüfen, Medizin

Volker Gollnick

Professor

Integrierter Luftfahrzeugentwurf, Lufttransportbetrieb und –prozesse, Avioniksysteme

Martin Gomse

Oberingenieur

Produktionsautomatisierung, (mobile) Robotik, Industrie 4.0 Prozesse + Systeme, Objektidentifizierung, Synthetische KI-Trainingsdaten, Nichtlineare Regelung mechanischer Systeme, Schwingungen und Wellen

Jürgen Grabe

Professor

Optimierung der Baustelle, Datengesteuerte Regelung und Optimierung des Pfahlinstallationsprozesses

Alexander Greif

Mitarbeiter & MLE-Referent Social Media

PLS-Sem/SmartPLS, Automation in Construction, Automation in Logistics

Florian Griese

Research Scientist

Machine learning & deep learning, Magnetic Particle Imaging

Helge Grossert

Doktorand

Starre und flexible Mehrkörpersysteme, Sensitivitätsanalyse und Optimierung von Mehrkörpersystemen, Maschinelles Lernen in der Modellierung von Mehrkörpersystemen

Timo Heinrich

Professor

Auswirkungen der Digitalisierung auf Märkte und Organisationen, Verhalten auf digitalen Märkten und Umgang mit extremen Risiken, Mikroökonomik, Industrieökonomik und Wirtschaftspolitik, Experimentelle Wirtschaftsforschung und Verhaltensökonomik

Dirk Herzog

Vertretungsprofessur

Digitalisierung in der Produkt- und Prozessgestaltung, Additive Fertigung, Maschinelles Lernen für Anwendungen in der Additiven Produktion, Maschinelles Lernen im Kontext beruflicher Bildung

Norbert Hoffmann

Professor

Komplexe Dynamik Mechanischer Systeme, Schwingungen und Wellen, Maschinendynamik and Verfahren der KI, Maschinelles Lernen für Schwingungen und Wellenphänomene

Abdul Qadir Ibrahim

Doktorand

Machine and Deep Learning for PDEs, Artificial Intelligence, Parallel-in-time, Numerical Methods, Computational Finance, Computational Fluid Dynamics, Molecular and Systems Biology

Christoph Ihl

Professor & MLE-Sprecher

Deep learning, Natural language processing, Maschinelles Lernen & kausale Inferenz, Maschinelles Lernen & Graphen

Alexander Itin

Senior Researcher

Machine Learning for Physical Simulations and Engineering, Time-Series Analysis, e.g Virtual ML-Assisted Sensors in Industry, Nonlinear Dynamics and Optimisation, Optics, Classical and Quantum Mechanics

Carlos Jahn

Professor

Einsatz maschinellen Lernens im maritimen Umfeld, Big Data Analysen in der Seeschifffahrt, Reinforcement Learning für autonome Navigation, Computer Vision in Hafen und Logistik

Niklas Jahn

Doktorand

Produktionsmanagement und Industrie 4.0, Entwicklung mobiler und web-basierter Applikationen, Augmented Reality, Maschinelles Lernen für digitale Assistenzsysteme (insbes. Recommender Systems & Bildklassifikation), DevOps, Platform as a Service und Serverless

Daniel John

Doktorand

Reinforcement Learning, Bayes’sche Hyperparameteroptimierung

Marvin Kastner

Doktorand

Prozessanalysen und -prognosen in der Supply Chain, Maschinelles Lernen in der Logistik, simulationsgestützte Optimierung, Hyperparameter-Optimierung, AutoML

Wolfgang Kersten

Professor

Digitale Transformation der Logistik, Risiko- und Nachhaltigkeitsmanagements von Wertschöpfungsketten, Komplexitätsmanagement, Trends im Supply Chain Management

Tobias Knopp

Professor

Medizinische Bildgebung, Bildrekonstruktionsalgorithmen, Inverse Probleme, Signal- und Bildverarbeitung, Wissenschaftliche Programmierung

Alexander Kölpin

Professor

Radar-Technik und Hochfrequenz-Sensorik, Drahtlose Kommunikationssysteme, Hochfrequenzmesstechnik, Aufbau- und Verbindungstechnik für Hochfrequenzsysteme, Hardware-nahe Algorithmen und Hochfrequenzsystem-Linearisierung

David Kopyto

Doktorand

Maschinelles Lernen für die Nachrichtentechnik, End-to-End Learning und dessen Potenzial für 5G/6G, Autoencoder zur Modellierung von Übertragungsketten, Constellation Shaping, Compressed Sensing

Robert Kräuter

Doktorand

Control Engineering, Soft Sensors, Digital Twins, Fluidization Technology, Machine Learning in Turbulence

Benedikt Kriegesmann

Professor

Probabilistische Analysen mit trainierten Ersatzmodellen, Strukturoptimierung mittels Maschinellem Lernen

Koojana Kuladinithi

Oberingnieurin

Enhancing Reliability in Wireless Communications, Industrial Wireless Sensor Networks

Ulf Kulau

Professor

Sensoren, Sensornetze, IoT, ULP Processing auf MCUs + FPGAs, Integrierte Signalverarbeitung, Embedded AI, Zuverlässigkeit, Fehlertoleranz und integrierte Fehlerdiagnose auf ressourcenbeschränkten Systemen

Sabine Le Borne

Professorin

Numerik, Numerische Lineare Algebra, Iterative Löser, Hierarchische Matrizen, Kernbasierte Approximation

Marko Lindner

Professor

Stabilität von Projektionsverfahren, Spektral- und Fredholmtheorie, Bildverarbeitung

Sebastian Lindner

Doktorand

Maschinelles Lernen für Kommunikationsnetze, Verteilte Algorithmen, Kanalzugriff bei ad-hoc Netzen, Reinforcement Learning, Zuverlässigkeitsanalyse, Modellierung, Optimierung

Timo Lipka

PostDoc

Nanotechnologien und Fertigung, Silizium Photonik, Optische Messtechnik, Lab-on-Chips, Maschinelles Lernen für photonische Komponentendesigns, Neuronale Netze zur Sensorsignalanalyse, Photonische Netze als Hardwarebeschleuniger für KI

Sebastian Lodemann

Doktorand

Machine Learning im Supply Chain Management, Use Case Identifikation und Implementierung, Einführungsstrategien und Erfolgsfaktoren

Fabian Lurz

Oberingenieur

System- und Schaltungsdesign von Radar- und Hochfrequenzsensoren, Drahtlose Sensornetzwerke, Ultra-Low-Power-Elektronik, Maschinelles Lernen zur Sensorsignalverarbeitung

Gianluca Martino

Doktorand

Anomaly Detection, Design Exploration, Self-Healing Systems, Formal Verification, Computational Physics

Florian Meyer

Doktorand

Maschinelles Lernen für drahtlose Sensornetzwerke, Lösung von Scheduling-Problemen durch bestärkendes Lernen, Verteilte Systeme

Aleksandar-Saša Milaković

Postdoctoral researcher

Machine learning in maritime and offshore industries with focus on structural engineering and shipping efficiency

Matthias Mnich

Professor

Operations Research, Diskrete Optimierung, Maschinelles Lernen in der Optimierung, Network Science

Oliver Mork

Doktorand

Causal Inference with Machine Learning, Geometric Deep Learning, Interpretable Machine Learning, Econometrics/Statistics

Jakob Ohlsen

Doktorand

Deep learning for spatio-temporal dynamics, Data-driven identification of linear and nonlinear systems, U-Nets and other Fully Convolutional Neural Networks, Time series analysis

Alexander Penn

Professor

Bildgebung von Transportprozessen und chemischen Reaktionen, Mustererkennung in Bildzeitreihen, Bildrekonstruktionsalgorithmen

Alexander Petrov

Oberingenieur

Pauline Reinecke

Doktorandin

Machine learning & strategic management, Machine learning & competitive advantages, Strategic risks of machine learning, Machine learning, self-reinforcing mechanisms & strategic path dependency

Christian M. Ringle

Professor

Business analytics, Clustering, Decision trees, Dimension reduction, Machine learning, Methods development, Multivariate analysis, Prediction, Segmentation, Simulation, Structural equation modeling

Frank Röder

Doktorand

Cognitive Robotics, Reinforcement Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Artificial Intelligence

Nicolas Rückert

Doktorand

Optimierung der Containertransporte im Hafenhinterland, Kombination und Synergien zwischen Machine Learning und Operations Research, Kooperationen in der Logistik, Mehrfache Zielsetzung in Optimierungsproblemen, z.B. zur Berücksichtigung von Emissionen

Thomas Rung

Professor

Fluid Dynamics, Simulation of complex engineering flows, Turbulence and its modelling, Eulerian and Lagrangian two-phase flow modelling

Daniel Ruprecht

Professor

Numerische Algorithmen, Hochleistungsrechnen, Computational Science and Engineering

Riccardo Scandariato

Professor

Software security, Privacy-friendly systems, Machine learning for secure development

Sebastian Schibsdat

Doktorand

Maschinelles Lernen zur Vorhersage von Werkzeugverschleiß, Convolutional Neural Networks, Automatisierung im Bereich der Messdatenerfassung

Morten Schierholz

Doktorand

Elektromagnetische Verträglichkeit (EMV), Signal Integrity (SI) und Power Integrity (PI), Maschinelles Lernen für EMV-Engineering, Analyse von Leiterplattenstrukturen mit künstlichen Neuronalen Netzen

Alexander Schlaefer

Professor

Robotik, Navigation und KI in der Medizin, Maschinelle Lernverfahren in der Medizin, 4D Bildgebung und spatio-temporale Lernverfahren, Bewegungskompensation und Zeitreihenprädiktion, Behandlungsplanungssysteme, Multi-Kriterien Optimierung

Daniel Schoepflin

Doktorand

Produktionsautomatisierung, IoT Systeme, Industrie 4.0 Prozesse, Objektidentifizierung, Synthetische KI-Trainingsdaten

Stephanie Schrage

PostDoc

Machine Learning & Strategic Management, Machine Learning & Supply Chain Management, Machine Learning & Competitive Advantages, Machine Learning & Ethics

Meike Schröder

Oberingenieurin

Maschinelles Lernen & Supply Chain Risikomanagement, Digitale Transformation, Logistik & Supply Chain Management

Matthias Schulte

Professor

Stochastische Geometrie, Grenzwertsätze und Steinsche Methode, Zufällige Graphen und komplexe Netzwerke, Extremwerttheorie, Räumliche Statistik

Stefan Schulte

Professor & MLE-Sprecher

Skalierbarkeit in der Datenstromverarbeitung, Verarbeitung großer Datenmengen am Rande des Netzwerks, Verteiltes maschinelles Lernen, Blockchain-Technologien für das Internet of Things

Christian Schuster

Professor, MLE-Gründer & -Advisor

Numerische Methoden der elektromagnetischen Feldberechnung, Elektromagnetische Verträglichkeit (EMV), Signal Integrity (SI) und Power Integrity (PI), GHz-Messmethoden für Komponenten und Interconnects, Maschinelles Lernen für EMV-Engineering

Joschka Schwarz

Doktorand

Crowdsourced knowledge and innovation, Social networks and peer effects, Natural language processing, Machine learning on non-Euclidean domains (geometric deep learning)

Henning Schwarz

Doktorand

Data-driven Modeling, Machine Learning & Deep Learning for Time Series Prediction, Ditching of Aircrafts

Christian Seifert

Oberingnieur

Evolutionsgleichungen, Spektraltheorie, mathematische Physik, zufällige Modelle

Robert Seifried

Professor

Starre und flexible Mehrkörpersysteme, Nichtlineare Regelung mechanischer Systeme, Topologie- und Parameteroptimierung, Kontaktmechanik und Diskrete-Elemente-Methode, Experimentelle Methoden in der Dynamik, Maschinelles Lernen für Mehrkörpersysteme

Nima Shokri

Professor

Hydrologische Prozesse, Wasser-, land- und klimabezogene Herausforderungen, Mehrphasige Strömung und Transport in porösen Medien

Kay Smarsly

Professor

Kognitive Bauwerke, Maschinelles Lernen im Bauwesen, Intelligente Sensorik/Sensornetze, Erklärbare Künstliche Intelligenz, Multiagentensysteme, Bauwerks- und Umweltmonitoring, Robotik im Bauwesen, Cyber-physische Systeme/Industrie 4.0, Konzeptuelle Modellierung und Informationsmodellierung, Additive Fertigung, Building Information Modeling (BIM)

Simon Stock

Doktorand

Machine learning in elektrischen Energiesystemen, Graph neural netwworks, Bayesian methods for machine learning, physics- aware machine learning

Daniel Stolpmann

Doktorand & MLE-Webmaster

Machine Learning for Communication Networks, Low Latency & High Throughput Communication, Mobile Edge Computing, Satellite Communication, Network Coding

Christina Strobel

Postdoctoral researcher

KI als ‘Sozio-technisches System’, Zusammenhänge und Interdependenzen zwischen Menschen, Organisationen und KI, Erklärbarkeit von KI, Aufbau einer #InfrastrukturdesVertrauens für KI

Jürgen Christopher Thiesen

Research Assistant & Doctoral Student

Green Technologies/Clean Technologies, Sustainable Entrepreneurship, Renewable Energy

Andreas Timm-Giel

Professor & Präsident

Sensor Networks and IoT, Mobile and Vehicluar Communication Networks, Future Internet and Network Architectures, Performance Evaluation of Communication Networks, Machine Learning for Communication Networks

Volker Turau

Professor, MLE-Gründer & -Advisor

Verteilte Systeme, Kommunikationsprotokolle für Internet der Dinge, Maschinelles Lernen für Kommunikationsnetze, Randomisierte Algorithmen

Marcus Venzke

Oberingenieur

Maschinelles Lernen und künstliche neuronale Netze auf kleinen Mikrocontrollern, Intelligente Stromnetze und Demand-Response, Verteilte Systeme

Gregor Vonbun-Feldbauer

Projektleiter & MLE-Koordinator

Computergestützte Materialwissenschaften, Atomistische Simulation & Modellierung, Multiskalenansätze, Maschinelles Lernen und datengetriebene Ansätze für Materialmodellierung & -design, Ober- und Grenzflächenphysik, Hybrid- und Mehrkomponentensysteme

Mathies Wedler

Doktorand

Machine Learning for prediction of ocean waves, Efficient data handling with data pipelines

Jonas Wilinski

Research Assistant & Doctoral Student

Machine Learning and AI especially in combination with NLP and Vision, Crowdsourced knowledge and innovation, Social Engineering

Thomas Wrona

Professor & MLE-Vizesprecher

Machine learning & strategic management, Machine learning & competitive advantages, Strategic risks of machine learning, Machine learning, self-reinforcing mechanisms & strategic path dependency

Cheng Yang

Oberingenieur

Computational Electromagnetics, Elektromagnetische Verträglichkeit (EMV), Signal Integrity (SI) und Power Integrity (PI), Mikrowellen-Messtechnik, Maschinelles Lernen für EMV-Engineering

Jens-Peter M. Zemke

Oberingenieur & MLE-Koordinator

Numerische Lineare Algebra, Krylovraum-Verfahren, Eigenwertaufgaben, Neuronale Netze

Frederic E. Bock

Doktorand

Material- und Prozessmodellierung mittels datengetriebener und physik-basierter Modelle sowie experimenteller Daten, Maschinelles Lernen zur Identifizierung und Verwendung von materialmechanischen Beziehungen entlang der Prozess-Struktur-Eigenschaft-Performance Kette, Erklärbare künstliche Intelligenz

Daniel Höche

Abteilungsleiter

Grenzflächenmodellierung, Korrosion und Schadensforschung, Materialsimulationen (daten- und physikbasiert), Elektrochemische Systeme und Batterien

Robert Meißner

Professor

Untersuchung von Proteinstrukturen, Optimierung von Super- und Pseudokondensatoren, Degradation/Korrosion von Magnesium in Energiespeichern und Implantaten, Anwendung maschineller Lernalgorithmen in atomistischen Simulation

Lisa Sahlmann

Doktorandin

Materialmodellierung mithilfe datenbasierter Ansätze, Entwicklung quantitativer Struktur-Eigenschafts-Beziehungsmodelle für Korrosion

Elisabeth Schiessler

Doktorandin

Genetische Algorithmen, Automatisierte Optimierung von Netzwerk-Architekturen für neuronale Netze, Maschinelles Lernen im Bereich Materialwissenschaften, Autoencoder

Tim Würger

Doktorand

Computergestützte Materialwissenschaften, Atomistische Simulation & Modellierung, Maschinelles Lernen und datengetriebene Ansätze für Materialmodellierung & -design

Mikhail Zheludkevich

Professor

Elektrochemie, Multifunktionale Oberflächen & Aktiver Schutz von Leichtmetallen, Multi-Material-Systeme

Chris Biemann

Professor (UHH)

Angewandtes maschinelles Lernen, Data Science, Computational Social Science, Digital Humanities

Kerstin Borras

Leitende Wissenschaftlerin (DESY)

Moritz Braun

Abteilungsleiter (DLR)

Data-Based Prediction Models, Anomaly Detection, Destructive and Non-Destructive Testing

Christiane Ehrt

Scientific Coordinator (DASHH)

Data Science, Bioinformatics, Structure-Based Design, Molecular Dynamics Simulations

Klaus Ehret

Stellvertretender Projektkoordinator (DESY)

Annika Eichler

Professorin (DESY)

Verteilte Regelung, Daten-getriebene Regelung und Fehlerdiagnose, Regelung von Teilchenbeschleuingern, Maschinelles Lernen für Regelung und Optimierung

Volker Guelzow

Gruppenleiter (DESY)

Philipp Heuser

Head of HIP Service Team (DESY)

Jan Kaiser

Doktorand (DESY)

Machine Learning for Particle Accelerators, Reinforcement Learning, Black-Box Optimisation, Surrogate Modelling

Nina Rohringer

Professorin (DESY)

Yahya Saleh

Doktorand (DESY)

Theory of (partial) differential equations, Quantum molecular physics, Machine learning, Approximation theory, Theories of generalised functions

Uve Samuels

CEO & Founder

Exponential Growth, Ambidextrous Organisation, Digitale Transformation, Product Development & Company Building, Maschine Learning, Fedderated Learning, Predictive Maintanance

Holger Schlarb

Stellvertretender Leiter (DESY)

Martin Semmann

Managing Director (HCDS)

Digitale Transformation, Service Systems Engineering, Technochange

Antonin Sulc

Postdoc (DESY)