Persönliches Profil:

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Dr. Mike Sips

Sektion 1.5: Geoinformatik

Helmholtz-Zentrum Potsdam
Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ

Telegrafenberg
Haus A 20, Raum 303
14473 Potsdam
Telefon: +49 331 288-1982
Fax: +49 331 288-1163
E-Mail: mike.sips(at)gfz-potsdam.de

Publikationen

Zur Person

Funktion und Aufgaben:

Leiter der Arbeitsgruppe Big-Data Analytics
 

Wissenschaftliche Interessen:

Ich kooperiere mit einer Reihe von aussergewöhnlichen Kollegen in verschiedenen Projekten im Kontext von Big-Data Analytics.  Unsere Vorzeigeprojekte sind GeoMultiSens und der Scalable Scientific Data Explorer.
Ein Überblick:
  • Scalable Algorithms unter Nutzung von GPU's mit Tobias Rawald.
  • Automatische Erzeugung von interaktiven visuellen Analyseumgebungen mit Nils Goldammer und Martina Scholz.
  • Interaktive Erzeugung von Surrogate-Modellen mit Janis Jatnieks.

     
Aktuelle Vorträge: 
  • Wie Unternehmen von Geofernerkundungsdaten profitieren können. - IHK Berlin und Bitkom Big Data Summit Berlin (zusammen mit Andre Hollstein), September 2016, Berlin. [Vortrag-Hollstein] [Vortrag-Sips]
  • GeoMultiSens - Scalable Multisensoral Analysis of Satellite Remote Sensing Data. - ESA Open Science 2016, ESA-ESRIN, Frascati (Rom), Italien, September 2016
  • Fast Recurrence Quantification Analysis and its Potential for Visual Analytics. - Perspectives in Non-Linear Dynamics (PNLD 2016), Humboldt-Universität zu Berlin, Juli 2016
  • Toward a Scientific Method for the Development of Visual Analytics Approaches. - Informatik Kolloquium, Friedrich-Schiller-Universität Jena, Juli 2016
  • Toward a Scientific Method for the Development of Visual Analytics Approaches. - Universität Leipzig, Juli 2016
  • Scalable Analysis of Big Remote Sensing Data. - VDI - Arbeitskreis Mess- und Automatisierungstechnik, Universität Kassel, Juni 2016. [Vortrag]
  • GeoMultiSens - Scalable Analysis of Big Remote Sensing Data. - Big Data All-Hands-Meeting, Dresden, Juni 2016.


Aktuelle Publikationen:

  Visual Analytics for Big Data

  • Sips, M., Köthur, P. & Eggert, D.: Toward a Visual Analytics Approach to Support Multi-Sensor Analysis in Remote Sensing Science. Datenbank Spektrum (2016) 16(3): 219--225 doi:10.1007/s13222-016-0232-7 [Artikel
 

Scalable Algorithms

  • Tobias Rawald and Mike Sips and Norbert Marwan:PyRQA - Conducting Recurrence Quantification Analysis on Very Long Time Series Efficiently. Computers & GeoScience. doi: 10.1016/j.cageo.2016.11.016 [Artikel]

Aktuelle Aktivitäten:

  • VL + Praktikum "Visual Analytics für raum-zeitliche Daten", Humboldt-Universität zu Berlin, WS 2016/2017
  • Visual Analytics und Maschine Learning, Forschungsbesuch des Lehrstuhl für Theoretische Informatik II, Friedrich-Schiller-Universität Jena, November 2016


Karriere:

  • Master (2001 Martin-Luther-Universität Halle) und PhD (2005 Universität Konstanz) in computer science
  • Stanford University (2006-2008) und Max-Planck-Institut Informatik (2008-2010)

 

Projekte:

seit 2014: Konsortialführer des Verbundprojekts  "GeoMultiSens: Skalierbare multisensorale Analyse von GeoFernerkundungsdaten". GeoMultiSens ist ein ausgewähltes exzellentes Projekt der Big-Data Forschung in Deutschland   (Germany – Excellence in Big Data) .