Modulares Hochleistungsrechnen und künstliche Intelligenz

Dr. Matthias Becker

Gruppenmitglieder

Titel

Name

Position/Tätigkeiten

Kontakt

  Elke Schubert Büroassistenz elke.schubert(at)dzne.de
  Shubhi Ambast Doktorandin shubhi.ambast(at)dzne.de
  Charles Mwangi Kaumbutha Doktorand

charlesmwangi.kaumbutha(at)dzne.de

  Karola Mai Doktorandin karola.mai(at)dzne.de

Alumni

Titel Name

Ehemalige Position

Aktuelle Position

Dr. Marie Oestreich

Postdoc

Jetzt: Software Consultant bei TNG Technology Consulting

 

Shubhi Ambast

Ich interessiere mich für die Anwendung von Deep-Learning-Methoden, insbesondere von graphbasierten neuronalen Netzen, um komplexe biologische Erkenntnisse aus Datensätzen zu gewinnen, die z. B. aus der Einzelzelltranskriptomik stammen. Außerdem fasziniert mich der Einsatz von erklärbarer KI zur Interpretation und Validierung meiner Forschung, um ein tieferes Verständnis der zugrunde liegenden biologischen Mechanismen in der Gesundheitsforschung zu erlangen.

Karola Mai

Meine Forschung konzentriert sich auf das PriSyn-Projekt, bei dem ich die biologische Plausibilität der generierten synthetischen scRNAseq-Daten bewerte und an der Integration von scRNAseq-Daten mit Genotypinformationen arbeite. Darüber hinaus nutze ich meine praktische Erfahrung in der Durchflusszytometrie und wende  Methoden des maschinellen Lernens an, um die Standardisierung und Skalierbarkeit der Analyse von Durchflusszytometriedaten zu verbessern.

Charles Mwangi Kaumbutha

Mein Forschungsinteresse gilt der Metadatenanalyse, insbesondere dem Umgang mit fehlenden Daten. Derzeit liegt mein Hauptaugenmerk auf der Untersuchung von Bewertungsmetriken für Imputationsmethoden, um die Qualität nachgelagerter maschineller Lernaufgaben wie Klassifizierung zu gewährleisten.