Dr. Mike Sips
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.
- 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
- 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:
- GeoMultiSens: "Skalierbare multisensorale Analyse von GeoFernerkundungsdaten"
- SEVA: "Skalierbare Explorative Veränderungsanalyse für grosse Sentinel-2 Daten"
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.