Professorinnen und Professoren erforschen Batterien in Smartphones, Data Mining, digitales Wissensmanagement und Maschinelles Lernen: Mit Themen wie Wasserversorgung in Großstädten, Auswirkungen von Chats und Blogs auf Lernprozesse, Interpretierbarkeit von Algorithmen sowie dem Energieverbrauch von elektrischen Fahrzeugen erweitert das Einstein Center Digital Future (ECDF) sein interdisziplinäres Portfolio.
Prof. Dr. Elisabeth Mayweg wurde als Professorin für „Digitales Wissensmanagement in Studium und Lehre“ an die Humboldt-Universität zu Berlin berufen. An der Technischen Universität Berlin haben drei neue Wissenschaftler ihre Arbeit aufgenommen: Prof. Dr. Andrea Cominola ist neuer Professor für „Smart Water Networks“. Prof. Sangyoung Park, PhD hat die Professur für das Fachgebiet „Entwicklung Digitalisierter Verkehrstechnologien/Smart Mobility Systems“ übernommen. Prof. Dr. Tilo Schwalger hat die Professur „Data Assimilation in Neuroscience“ inne. Prof. Dr. Felix Bießmann besetzt die Professur „Data Science“ an der Beuth Hochschule für Technik Berlin.
„Unsere fünf neuen Professor*innen zeigen deutlich, welche große Vielfalt an Fachgebieten, Forschungsfragen und Nationalitäten im ECDF zusammen kommen. Bei uns finden exzellente Wissenschaftler*innen aus aller Welt Freiraum für ihre Ideen, wie Digitalisierung erforscht, gestaltet und umgesetzt werden kann.“
– Prof. Dr. Odej Kao, Vorstandsvorsitzender des ECDF
Prof. Dr. Felix Bießmann
Felix Bießmann ist Professor für „Data Science“ an der Beuth Hochschule für Technik in Berlin und am ECDF. Nach seinem Studium menschlicher Kognition in Osnabrück, Zürich und Tübingen wandte er sich in seiner Promotion am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme, Tübingen, und der Technischen Universität Berlin dem Studium maschineller Kognition zu. Im Anschluss an seine einjährige Postdoc-Zeit bei Prof. Dr. Klaus-Robert Müller, Professor für Maschinelles Lernen an der TU Berlin, erhielt Felix Bießmann einen Ruf an die Korea University, Seoul.
Zurück in Berlin arbeitete er von 2014 bis zum September 2018 als „Machine Learning Scientist“ im Amazon Forschungslabor für Maschinelles Lernen. Parallel dazu bearbeitete Bießmann Projekte mit der Deutschen Krebsgesellschaft (DKG) sowie dem Wissenschaftszentrum Berlin (WZB).
„In beiden Projekten war das Forschungsziel, Menschen mit Methoden des Maschinellen Lernens in ihrer Arbeit zu unterstützen und so effizientere Prozesse beim Kategorisieren von Texten zu erlauben. Ein besonderer Fokus seiner Arbeit lag dabei auf der Interpretierbarkeit der Algorithmen.“
– Prof. Dr. Felix Biesmann
In diesem Bereich wird auch künftig sein Forschungsschwerpunkt liegen.