Aktuelles und Presse

Foto: ATB

Forschungszusammenarbeit im Bereich Data Science gestärkt

Prof. Dr. Niels Landwehr (Foto: Manuel Gutjahr)

ATB-Wissenschaftler Niels Landwehr wurde gestern im Rahmen des Großen Professoriums an der Universität Potsdam als neu berufener Professor für "Data Science in Agriculture" an der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät der Universität Potsdam begrüßt. Die Ernennung erfolgte als  gemeinsame Berufung mit dem Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie e.V. (ATB).  

Unter den 17 Neuberufenen, die am 11. November im Rahmen des Großen Professoriums an der Universität Potsdam begrüßt wurden, ist auch ATB-Wissenschaftler Niels Landwehr. Seine Ernennungsurkunde hatte er bereits am 29. Oktober von Universitätspräsident Prof. Oliver Günther erhalten. Mit der W2-Professur ist eine Lehrtätigkeit im Umfang von zwei Semesterwochenstunden im Bereich maschinelles Lernen und Data Science in Agriculture am Institut für Informatik und Computational Science verbunden. 

„Die Gemeinsame Berufung wird die Zusammenarbeit beider Einrichtungen im Bereich maschinelles Lernen erheblich intensivieren und insbesondere für den Bereich der bioökonomischen Prozessforschung neue Möglichkeiten eröffnen“, sind sich Prof. Dr.-Ing. Ulrike Lucke, geschäftsführende Leiterin des Instituts für Informatik und Computational Science der Universität Potsdam und Prof. Dr. Annette Prochnow, kommissarische Wissenschaftliche Direktorin des ATB, einig. 

Der promovierte und vielfach ausgezeichnete Informatiker leitet aktuell die Nachwuchsgruppe "Data Science in Agriculture" am ATB. Bereits seit 2013 ist er zudem Leiter der DFG Nachwuchsgruppe im Emmy Noether-Programm „Modellbildung aus Experimentaldaten: Maschinelles Lernen und Modellevaluierung unter Abhängigkeiten und Verteilungsverschiebungen“. 

Niels Landwehr hat Informatik mit Nebenfach Mathematik an der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg studiert. Er promovierte zum Thema "Trading Expressivity for Efficiency in Statistical Relational Learning" am Fachbereich Informatik der Katholieke Universiteit Leuven, Belgien, im Jahr 2009. Von 2009 bis 2013 arbeitete er als wissenschaftlicher Mitarbeiter (postdoc) in der Arbeitsgruppe für Maschinelles Lernen am Institut für Informatik der Universität Potsdam. Niels Landwehr wurde für seine wissenschaftlichen Arbeiten mehrfach ausgezeichnet. Er erhielt unter anderem den "Scientific Prize IBM Belgium for Informatics" für die beste Dissertation im Bereich der Informatik in Belgien, den "ECCAI Artificial Intelligence Dissertation Award" für die beste Dissertation im Bereich der künstlichen Intelligenz in Europa, sowie den "Best Paper Award", "Best Student Paper Award", und "Test of Time Award" der European Conference on Machine Learning (ECML). 

Im Rahmen der Nachwuchsgruppe "Data Science in Agriculture" am ATB, die mittelfristig zu einer Abteilung ausgebaut werden soll, widmet sich Landwehr der Weiterentwicklung von Verfahren der intelligenten Datenanalyse und des maschinellen Lernens und ihrer Anwendung auf Fragestellungen der Bioökonomie. Solche Datenanalysetechniken bilden eine wichtige Grundlage, um aus mit modernen Sensoren gewonnenen großen Datenmengen nutzbares Wissen zum intelligenten Management von landwirtschaftlichen und bioökonomischen Prozessen zu gewinnen. Sie eröffnen Perspektiven, Prozesse mit bisher unerreichter Genauigkeit zu erfassen und präzise Modelle des Prozessverhaltens zu bilden, und könnten zukünftig eine Schlüsselrolle bei der Digitalisierung der Landwirtschaft und Bioökonomie einnehmen. „Eine spezielle Herausforderung besteht darin, dass beispielsweise Daten im Pflanzenbau nicht nur räumlich variieren, innerhalb eines Feldes oder über ganze Anbauregionen. Auch zeitliche Variationen über unterschiedliche Witterungsperioden oder mehrere Anbaujahre gilt es zu berücksichtigen. Darüber hinaus besteht eine Aufgabe darin, existierende bioökonomische Prozessmodelle mit digitalen Methoden geeignet zu integrieren, um die Ergebnisse optimal nutzbar machen zu können“, beschreibt Prof. Dr. Niels Landwehr die anstehenden Forschungsaufgaben.

Kontakt:
Helene Foltan - Presse- und Öffentlichkeitsarbeit
Tel.: 0331 5699-820, E-Mail: presse@atb-potsdam.de

Cookies

Wir verwenden Cookies. Einige von ihnen sind erforderlich, um Ihnen Inhalte und Funktionen bestmöglich anzubieten, andere helfen uns, unsere User anonymisiert besser zu verstehen (Matomo). Datenschutzerklärung

Notwendig erforderlich

Notwendige Cookies sind für die ordnungsgemäße Funktion der Website unbedingt erforderlich. Diese Kategorie enthält nur Cookies, die grundlegende Funktionen und Sicherheitsmerkmale der Website gewährleisten. Diese Cookies speichern keine persönlichen Informationen.

Cookie Dauer Beschreibung
PHPSESSID Session Speichert Ihre aktuelle Sitzung mit Bezug auf PHP-Anwendungen und gewährleistet so, dass alle Funktionen der Seite vollständig angezeigt werden können. Mit Schließen des Browsers wird das Cookie gelöscht.
bakery 24 Stunden Speichert Ihre Cookie-Einstellungen.
fe_typo_user Session Wird verwendet, um eine Session-ID zu identifizieren, wenn man sich am TYPO3-Frontend einloggt.
__Secure-typo3nonce_xxx Session Sicherheitsrelevant. Zur internen Verwendung durch Typo3.
Analyse

Über Cookies dieser Kategorie lernen wir aus dem Verhalten der Besucher auf unserer Website und können so relevante Informationen noch schneller erreichbar machen.

Cookie Dauer Beschreibung
_pk_id.xxx 13 Monate Matomo – User-ID (zur anonymen statistischen Auswertung der Besucherzugriffe; ermittelt, um welchen User es sich handelt)
_pk_ses.xxx 30 Minuten Matomo – Session-ID (zur anonymen statistischen Auswertung der Besucherzugriffe; ermittelt, um welche Sitzung es sich handelt)