Dr. Mike Sips

Mike Sips
Dr. Mike Sips
Arbeitsgruppenleiter
Telegrafenberg
Gebäude A 20, Raum 303
14473 Potsdam
+49 331 288-1982
+49 331 288-1163
mike.sips@gfz-potsdam.de

Funktion und Aufgaben:

  • Leiter der Arbeitsgruppe "Big-Data Analytics"
 

Wissenschaftliche Interessen:

Ich kooperiere mit einer Reihe von aussergewöhnlichen Kollegen in verschiedenen Data Science Projekten, Machine learning/Artificial intelligence-based data analytics systems, explainable artificial intelligence (XAI) Methoden and Big Data. Wir entwickeln neue Systeme die Wissenschaftler dabei unterstützen die essentiellen analytischen Schritte von daten-intensiver Forschung durchzuführen:  a) verstehen von Daten und ihrer Eigenschaften,  b) Extraktion von interessanten Strukturen und Musterns aus grossen Datenmengen  mit Hilfe von Machine Learning/Artificial Intelligence, and c) Erklären der extrahierten Strukturen und Mustern und ihrer Extraktion aus grossen Datenmengen. Unsere Vorzeigeprojekte sind GeoMultiSens, und SEVA.

Aktuelle Projekte:
 
  • mit Christopher Irrgang, Jan Saynisch-Wagner, and Reyko Schachtschneider entwickeln wir Explainable AI Methoden zur Interpretation von deep learning Modellen, die in der Erdsystem-Modellierung eingesetzt werden (unser wissenschaftlicher Beitrag zu zukünftigen Data Science Methoden in der Erdsystem-Modellierung)
  • mit Mahdi Motagh and Binayak Ghosh entwicklen wir Explainable AI Methoden für die Interpretation von Flood Detektionen basierend auf deep learning Modellen
  • mit Johannes Boog vom UFZ entwicklen wir eine ML/AI-Methoden für die Kalibrierung von  large-scale physics-based models
  • mit Daniel Eggert entwicklen wir die technologische Basis zukünftiger Data Science Systeme mit dem Ziel die technischen Einstiegshürden für Wissenschaftler zu verringern
     
Aktuelle Vorträge: 
  • SEVA: Visual Analytics for Scalable Change Detection. German Society for Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation. März 2020, Stuttgart.
  • SEVA - Scalable Change Detection. DLR Symposium Neue Perspektiven der Erdbeobachtung. November 2019, Köln
  • BigData-Analytics @ GFZ. Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg. Juni 2019, Halle/Saale.

Aktuelle Aktivitäten:

  • Kooperation mit Johannes Boog vom UFZ (guest scientist in unserer Gruppe) unterstützt durch die HIDA data science school, 2021
  • Forschungsbesuch DLR Institut Data Science und Lehrstuhl für Theoretische Informatik II, Friedrich-Schiller-Universität Jena, Oktober 2020, Jena
  • Forschungsbesuch DLR Institut Data Science und Lehrstuhl für Theoretische Informatik II, Friedrich-Schiller-Universität Jena, Oktober 2019, Jena
  • BigData Analytics, Forschungsbesuch des Lehrstuhl für BigData Analytics, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg. Juni 2019
  • Exeperte für Big-Data im deutschen Kontingent für den Transatlantischen Dialog "Big Data and Cybersecurity". Februar 2018, Ottawa (Canada)

Karriere:

  • 2010-present: Leitender Wissenschaftler (tenured) für das Forschungsfeld "Big Data Analytics" 

Werdegang / Ausbildung:

  • 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:

Auszeichnungen:

  • 2006-2010: Forschungsstipendium des Max-Planck-Centers für Visual Computing mit Aufenthalten an der Stanford University (Palo Alto, USA) und Max-Planck Institut Informatik (Saarbrücken)
  • 2006: EADS Dornier Research Award für herausragende Dissertationen.
  • 2006: IEEE Gesamtgewinner des internationalen InfoVis Wettbewerbes.
  • 2002: Summer Internship mit AT&T Shannon Research Laboratory, Florham Park, NJ, USA. 

Publikationen