Lehrstuhl für Maschinelles Lernen und Data Engineering (Prof. Gieseke) (MLDE)
Status: Organisation ist aktiv
Telefonnummer: +49 251 83-38150
Faxnummer: +49 251 83-38159
E-Mail-Adresse: fabian.gieseke@uni-muenster.de
| Anschrift: | Leonardo Campus 3 48149 Münster Deutschland |
Profil
Die Datenmengen haben in vielen Gebieten dramatisch zugenommen. Beispielsweise liefern Satelliten pro Jahr mehrere Petabyte an Daten. Eine ähnliche „Datenflut" kann heutzutage in verschiedenen anderen Gebieten beobachtet werden, wie z. B. in der Medizin, im Bereich sozialer Medien, in der Finanzwirtschaft oder im Kontext moderner Energienetze. Der Fokus unserer Forschungsarbeiten liegt auf der Entwicklung effizienter und skalierbarer Implementationen für moderne Verfahren des Maschinellen Lernens. Beispielsweise entwickeln wir parallele und verteilte Verfahren, um die praktische Laufzeit der entsprechenden Datenanalyseverfahren zu reduzieren. In vielen Fällen müssen hierzu die ursprünglichen algorithmischen Bausteine an die speziellen Eigenschaften moderner Hardwarearchitekuren angepasst werden. Die Anpassung bisheriger und die Entwicklung neuer Methoden, welche große Mengen an Daten effizient handhaben können, stellt eine der Hauptforschungsaktivitäten unserer Gruppe dar.
Publikationen
Bernardino, Paulo Negri; Keersmaecker, Wanda De; Horion, Stéphanie; Kerchove, Ruben Van De; Lhermitte, Stef; Fensholt, Rasmus; Oehmcke, Stefan; Gieseke, Fabian; Meerbeek, Koenraad Van; Abel, Christin; Verbesselt, Jan; Somers, Ben (2025) In: Nature Climate Change, 15, 86-91. doi:10.1038/s41558-024-02201-0 Forschungsartikel (Zeitschrift) | Peer reviewed | Veröffentlicht | |
Pauls, Jan; Zimmer, Max; Turan, Berkant; Saatchi, Sassan; Ciais, Philippe; Pokutta, Sebastian; Gieseke, Fabian (2025) In: (Hrsg.), Proceedings of the 42nd International Conference on Machine Learining (ICML). (kein Verlag angegeben). Forschungsartikel in Sammelband (Konferenz) | Peer reviewed | akzeptiert / in Druck (unveröffentlicht) | |
Fayad, Ibrahim; Zimmer, Max; Schwartz, Martin; Ciais, Philippe; Gieseke, Fabian; de Truchis, Aurélien; Brood, Sarah; Belouze, Gabriel; d'Aspremont, Alexandre (2025) In: (Hrsg.), Proceedings of the 42nd Conference on Machine Learning (ICML). (kein Verlag angegeben). Forschungsartikel in Sammelband (Konferenz) | Peer reviewed | akzeptiert / in Druck (unveröffentlicht) | |
Brandt, Martin; Chave, Jerome; Li, Sizhuo; Fensholt, Rasmus; Ciais, Philippe; Wigneron, Jean-Pierre; Gieseke, Fabian; Saatchi, Sassan; Tucker, C. J.; Igel, Christian (2025) In: Nature Reviews Electrical Engineering, 2, 13-26. doi:10.1038/s44287-024-00116-8 Forschungsartikel (Zeitschrift) | Peer reviewed | Veröffentlicht | |
Oehmcke, Stefan; Li, Lei; Trepekli, Katerina; Revenga, Jaime C.; Nord-Larsen, Thomas; Gieseke, Fabian; Igel, Christian (2024) In: Remote Sensing of Environment, 302. doi:10.1016/j.rse.2023.113968 Forschungsartikel (Zeitschrift) | Peer reviewed | Veröffentlicht |
Projekte
Laufzeit: 01.01.2025 - 31.12.2029 Gefördert durch: Sparkassenverband Westfalen-Lippe, Finanz Informatik GmbH & Co. KG, LBS Landesbausparkasse Nordwest, S Rating und Risikosysteme GmbH, Deutscher Sparkassen Verlag GmbH, Deutscher Sparkassen- und Giroverband e.V. Art des Projekts: Gefördertes Einzelprojekt | |
Laufzeit: seit 01.02.2024 Art des Projekts: Eigenmittelprojekt | |
Laufzeit: 01.06.2023 - 31.05.2027 Gefördert durch: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt Art des Projekts: Beteiligung an einem bundesgeförderten Verbund | |
Verbund - KI: Energie- und ressourceneffiziente künstliche Intelligenz für moderne IoT-Anwendungen (TinyAIoT) Laufzeit: 01.01.2023 - 31.12.2025 Gefördert durch: Bundesministerium für Umwelt, Klimaschutz, Naturschutz und nukleare Sicherheit Art des Projekts: Beteiligung in sonstigen Verbundvorhaben | |
Laufzeit: seit 01.10.2020 Art des Projekts: Eigenmittelprojekt |
Preisverleihungen
| Best Evolutionary & Swarm Computation Paper Award Verliehen von: IEEE Computational Intelligence Society Verliehen an: Martins, Denis; Lechtenbörger, Jens; Vossen, Gottfried Bekannt gegeben am: 15.11.2019 | Verleihung erfolgte am: 15.11.2019 Art der Preisverleihung: Preis für beste Veröffentlichung | |
| Fellowship für Innovationen in der digitalen Hochschullehre 2016 Verliehen von: Ministerium für Innovation, Wissenschaft und Forschung des Landes Nordrhein-Westfalen und Stifterverband Verliehen an: Lechtenbörger, Jens Verleihung erfolgte am: 01.01.2016 Art der Preisverleihung: Forschungspreis oder andere Auszeichnung | |
| Dissertationspreis 2003 des Fachbereichs Datenbanken und Informationssysteme der Gesellschaft für Informatik e.V. Verliehen von: Fachbereich Datenbanken und Informationssysteme der Gesellschaft für Informatik e.V. Verliehen an: Lechtenbörger, Jens Verleihung erfolgte am: 01.01.2003 Art der Preisverleihung: Forschungspreis oder andere Auszeichnung |
Vorträge
| Infrastructure and lightweight markup language for OER: The case of emacs-reveal Lechtenbörger, Jens (21.04.2021) OERxDomains, Online Art des Vortrags: wissenschaftlicher Vortrag |