Einzelprojekte
Unsere Einzelprojekten sind Kooperationen zwischen jeweils zwei Arbeitsgruppen, die verschiedene Bereiche oder Disziplinen abdecken. Ziel ist die Förderung des vertieften Austausches zwischen verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen.
Laufende Projekte
Predicting anti-plasmodial antibody profiles specific for human malaria
| Nico Pfeifer |
| Jaqueline Wistuba-Hamprecht (Doktorand/in) |
Projektlaufzeit: August 2023 - August 2024
Analytic classical density fuctionals from an equation learning network
| Georg Martius | Martin Oettel |
| Alessandro Simon (Doktorand) |
Projektlaufzeit: Oktober 2020 - September 2024
Counterfactual Explanations of Decisions of Deep Neural Networks with Applications in Medical Diagnostics
| Matthias Hein | Philipp Berens |
| Valentyn Boreiko (Doktorand) Karla Burger (Doktorandin) Hanna Faber (Assistenzärztin/arzt) |
Projektlaufzeit: Dezember 2020 - Februar 2025
Causal Inference for Robust, Reliable, and Responsible NLP
| Bernhard Schölkopf |
| Zhijing Jin (Doktorand/in) |
Projektlaufzeit: April 2024 - Februar 2025
Generative models of multi-modal neurophysiological measurements
| Jakob Macke |
| Linda Ulmer (Doktorand/in) |
Projektlaufzeit: Juni 2024 - Mai 2025
Clinical translation of machine learning methods for accelerated cardiac magnetic resonance imaging
| Thomas Küstner |
| Siying Xu (Doktorand/in) |
Projektlaufzeit: Juni 2024 - Mai 2025
Understanding Diffusion Models
| Ulrike von Luxburg |
| Solveig Klepper (Doktorand/in) |
Projektlaufzeit: August 2024 -
Inductive bias of learning algorithms in climate science
| Ulrike von Luxburg | Bedartha Goswami |
| Moritz Haas (Doktorand) |
Projektlaufzeit: Mai 2021 - August 2025
Inference for hybrid mechanistic models in neuroscience
| Philipp Berens |
| Kyra Kadheem (Doktorandin) |
Projektlaufzeit: September 2022 - September 2025
Machine learning for the inverse problem in X-ray scattering for soft-matter systems
| Frank Schreiber |
| Ekaterina Kneschaurek (Doktorand/in) |
Projektlaufzeit: April 2024 - Dezember 2025
Learning Disentangled Hybrid Visual Representations
| Andreas Geiger |
| Gege Gao (Doktorand/in |
Projektlaufzeit: Mai 2024 - Dezember 2025
Abgeschlossene Projekte
Machine Learning Approaches for Psychophysics with Ordinal Comparisons
| Felix Wichmann | Ulrike von Luxburg |
| David Künstle (Doktorand) |
Projektlaufzeit: März 2020 - April 2024
Applied Causal Inference in Social Sciences and Medicine
| Dominik Papies | Philipp Berens |
| Jonathan Fuhr (Doktorand) |
Projektlaufzeit: Mai 2020 - April 2024
Extracting Expertise from Tweets
| Isabel Valera | Sonja Utz |
| Pablo Sánchez Martín (Doktorand) |
Projektlaufzeit: September 2019 - April 2024
Extending Deep Kernel Approaches for Better Prediction and Understanding of ADME Phenotypes and Related Drug Response
| Nico Pfeifer |Matthias Schwab |
| Jonas Ditz (Doktorand) |
Projektlaufzeit: März 2020 - Februar 2024
Enhancing Machine Learning of Lexical Semantics with Image Mining
| Harald Baayen |
| Zohreh Ghaderi (Doktorandin) Hassan Shahmohammadi (Doktorand) |
Projektlaufzeit: Januar 2020 - Dezember 2023
Understanding Quantum Effects in Neural Network Models through ML
| Sabine Andergassen | Igor Lesanovsky |
| Georg Martius |
| Paolo Mazza (Postdoc) Francesco Carnazza (Doktorand) |
Projektlaufzeit: April 2020 - Dezember 2023
Interpretable Spatial Machine Learning for Environmental Modelling
| Philipp Hennig | Thomas Scholten |
| Thomas Gläßle (Doktorand) Kerstin Rau (Doktorandin) Thorsten Behrens (Postdoc) |
Projektlaufzeit: April 2019 - Dezember 2023
Ethics and Philosophy Lab
| Wolfgang Spohn | Regina Ammicht-Quinn |
| Thilo Hagendorff (Postdoc) Thomas Grote (Postdoc) Eric Raidl (Postdoc) |
Projektlaufzeit: Januar 2020 - Dezember 2023
Enhanced machine learning methods to predict, explore and understand post-translational protein modifications in microbial organisms
| Kay Nieselt |
| Caroline Jachmann (Doktorandin) |
Projektlaufzeit: April 2022 - September 2023
Short-to-Mid Scale Weather Forecasting with a Distributed, Recurrent CNN
| Martin Butz | Hendrik Lensch | Thomas Scholten |
| Matthias Karlbauer (Doktorand) |
Projektlaufzeit: März 2019 - September 2023
Enhancing word learning in the Discriminative Lexicon with deep learning
| Harald Baayen |
| Maria Heitmeier (Doktorand/in) |
Projektlaufzeit: September 2022 - August 2023
Human-Robot Interface with Eye-Tracking
| Enkelejda Kasneci | Andreas Zell |
| Daniel Weber (Doktorand) |
Projektlaufzeit: Mai 2019 - April 2023
Model-based reinforcement learning with uncertainty-aware planning
| Georg Martius |
| Cristina Pinneri (Doktorandin) |
Projektlaufzeit: Januar 2022 - März 2023
Deep Stereo Vision
| Andreas Zell |
| Rafia Rahim (Doktorand/in) |
Projektlaufzeit: April 2022 - Januar 2023
Modelling Behavioral Responses to Emotional Cues in Sports – A Bayesian Approach
| Augustin Kelava | Tim Pawlowski |
| Lukas Fischer (Doktorand) Michael Nagel (Doktorand) |
Projektlaufzeit: Januar 2021 - Dezember 2022
Visualizing Uncertainty from Data, Model and Algorithm in Large-Scale Omics Data
| Kay Nieselt | Philipp Hennig |
| Susanne Zabel (Doktorandin) |
Projektlaufzeit: Januar 2019 - Dezember 2022