Funktion und Aufgaben:
Wissenschaftliche Interessen:
Ich kooperiere mit einer Reihe von aussergewöhnlichen Kollegen in verschiedenen Projekten im Kontext von Big-Data Analytics und Explainable AI. Wir entwickeln Ansätze, die die essentiellen Schritte von data science unterstüzen: a) Finden von geeigneten Daten, b) das Verstehen der Daten, c) die Extraktion von Mustern und Strukuren, und d) das Erklären von Ergebnissen. Unsere Vorzeigeprojekte sind GeoMultiSens, und SEVA.
Ein Überblick:
- Interaktive Erzeugung von Surrogate-Modellen mit Janis Jatnieks.
- Explainable Artificial Intelligence mit Marie Schaefer
- Sustainable Research and Development Approach for Visual Analytics with Johann-Christoph Freytag.
- Artificial Intelligence for Flood monitoring with Mahdi Motagh.
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.
- 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:
- 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]
- 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]
- Forschungsbesuch DLR Institut Data Science und Lehrstuhl für Theoretische Informatik II, Friedrich-Schiller-Universität Jena, Oktober 2020, Jena
- Attendee at Jahresversammlung of the German Society for Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation. 2020.
- Visual Analytics und Maschine Learning, Forschungsbesuch des Lehrstuhl für Theoretische Informatik II, Friedrich-Schiller-Universität Jena, Juli 2019
- BigData Analytics, Forschungsbesuch des Lehrstuhl für BigData Analytics, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg. Juni 2019
- Mitglied im deutschen Kontingent für den Transatlantischen Dialog "Big Data and Cybersecurity". Februar 2018, Ottawa (Canada)
- Praktikum "Visual Analytics für raum-zeitliche Daten", Humboldt-Universität zu Berlin, WS 2017/2018
- Visual Analytics und Maschine Learning, Forschungsbesuch des Lehrstuhl für Theoretische Informatik II, Friedrich-Schiller-Universität Jena, November 2016
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.
