Linde/MDSI Promotionsstipendien
Linde und das MDSI sind eine Partnerschaft zur Förderung exzellenter Promovierender aus den verschiedensten Fachrichtungen eingegangen, um interdisziplinäre Forschung zu stärken, die sich mit Herausforderungen in der Datenwissenschaft befasst. Die Linde/MDSI-Stipendiaten sind ein wesentlicher Bestandteil der lebendigen und dynamischen Forschungsatmosphäre des MDSI. Sie nehmen an dem speziell auf sie zugeschnittenen Trainingsprogramm des MDSI teil und sind je nach Bedarf in den Einrichtungen des Instituts untergebracht. Das MDSI unterstützt nachdrücklich ihre Zusammenarbeit und Interaktion mit Stipendiaten und Forschenden aus anderen Forschungsbereichen.
Linde / MDSI Stipendiaten am MDSI
Maha Badri
Luft- und Raumfahrt und Geodäsie
Hybride Modellierung der Vegetation
Betreuer: Niklas Boers
Ayshah Chan
Wissensdestillation aus großen Verwaltungsdaten (KnowDisBAD)
Betreuer: Prof. Dr. Marco Körner
Mariia Gladkova
Bildverarbeitung und Künstliche Intelligenz
Dynamische Gleichzeitige Lokalisierung und Abbildung
Betreuer: Prof. Dr. Daniel Cremers
Julian Mayer-Steudte
Theoretische Teilchen- und Kernphysik
Theoretische Teilchenphysik, Computerphysik
Betreuer: Prof. Dr. Nora Brambilla
Yukiteru Murakami
Kontrolle der Musterbildung Während der Elektrooxidation von Si mit einem räumlichen Modulator für Licht
Betreuer: Prof. Dr. Katharina Krischer
Thorben Prein
Labor für elektrochemische Materialien
Lernen der Materialdarstellung für die Syntheseplanung
Betreuer: Prof. Jennifer Rupp
Johanna Sommer
Data Analytics and Machine Learning
Robustheit von Neuronalen Netzen für die Kombinatorische Optimierung
Betreuer: Prof. Dr. Stephan Günnemann
Lena Straßer
Data Science in Systems Biology
Ein gemeinsamer Ansatz zur Integration von microRNA und Transkriptionsfaktor-Regulationsanalyse auf Massen- und Einzelzellebene
Betreuer: Prof. Dr. Markus List
Nils Sturma
Identifizierbarkeit und Inferenz von Kausalen Effekten in Modellen mit Latenten Variablen
Betreuer: Prof. Dr. Mathias Drton
Kamilia Zaripova
Computer Aided Medical Procedures & Augmented Reality
Geometrisches Deep Learning
Betreuer: Prof. Dr. Nassir Navab
Axel Zimmermann
Physikgestütztes maschinelles Lernen für thermoakustische Modellierung
Betreuer: Prof. Wolfgang Polifke, Ph.D.