Universität Münster
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Profilbild von Prof. Dr. Fabian Gieseke

Prof. Dr. Fabian Gieseke

Aktuelle Zugehörigkeiten

  • Lehrstuhl für Maschinelles Lernen und Data Engineering (Prof. Gieseke) (MLDE)

Curriculum Vitae (CV)

  • Data Mining und Maschinelles Lernen
  • High-Performance Computing
  • Verteiltes Rechnen
  • Deep Learning
  • Anwendungen (Geowissenschaften, Smart Cities/Grids, Astrophysik, ...)

Akademische Ausbildung

12/2006 - 02/2012Promotion in Informatik: "From Supervised to Unsupervised Support Vector Machines and Applications in Astronomy", Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Deutschland
10/2001 - 12/2006Studium der Mathematik, Universität Münster, Deutschland
10/2001 - 12/2006Studium der Informatik, Universität Münster, Deutschland

Publikationen

Counting Parked Bicycles on the Edge - A TinyML Smart City Application
Stenkamp, Jan; Hunke, Mathis; Karatas, Cem; Kirchhoff, Steffen; Knaden, Christoph; Naebers, Paul; Zhao, Lige; Karic, Benjamin; Gieseke, Fabian; Herrmann, Nina
In: IEEE/ACM (Hrsg.), Proceedings of the 24rd Conference on Embedded Artificial Intelligence and Sensing Systems. ACM Digital Library.
Forschungsartikel in Online-Sammlung (Konferenz)
Trainable Bitwise Soft Quantization for Input Feature Compression
Schrödter, Karsten; Stenkamp, Jan; Herrmann, Nina; Gieseke, Fabian (2026)
In:  (Hrsg.), Proceedings of the Third Conference on Parsimony and Learning (CPAL). (kein Verlag angegeben).
Forschungsartikel in Sammelband (Konferenz)
Canopy Tree Height Estimation using Quantile Regression: Modeling and Evaluating Uncertainty in Remote Sensing
Schrödter, Karsten; Pauls, Jan; Gieseke, Fabian (2026)
In:  (Hrsg.), Proceedings of the 29th Annual Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS). (kein Verlag angegeben).
Forschungsartikel in Sammelband (Konferenz)
Boosted Trees on a Diet: Compact Models for Resource-Constrained Devices
Herrmann, Nina; Stenkamp, Jan; Karic, Benjamin; Oehmke, Stefan; Gieseke, Fabian (2026)
In: ICLR (Hrsg.), The Fourteenth International Conference on Learning Representations. OpenReview:12800.
Forschungsartikel in Online-Sammlung (Konferenz)
Predictability of abrupt shifts in dryland ecosystem functioning
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.
Forschungsartikel (Zeitschrift)
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Projekte

Flow Factory
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
Detaillierte Waldüberwachung mittels skalierbarer KI-Methoden (Al4Forest)
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
Überwachung von Veränderungen in Satellitendaten mittels Methoden der künstlichen Intelligenz und paralleler Programmierung
Laufzeit: seit 01.10.2020
Art des Projekts: Eigenmittelprojekt
DeepCrop: Quantifizierung von Kohlenstoffbeständen mittels Deep Learning (DeepCrop)
Laufzeit: seit 01.04.2020
Art des Projekts: Eigenmittelprojekt