Jan Voets, M.Sc
Wissenschaftliche Mitarbeiter
Forschungsinteressen:
- Time Series Classification
- Deep Learning and Machine Learning
- Explainable AI
- Computer Vision
Biographie
Jan Voets ist seit Juni 2025 als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Institut für Technologien und Management der digitalen Transformation an der Bergischen Universität Wuppertal tätig.
Herr Voets studierte im Bachelor Wirtschaftsingenieurwesen mit dem Schwerpunkt Elektrotechnik an der Bergischen Universität Wuppertal und dann im Master mit dem Schwerpunkt Informationstechnik und Digitalisierung. In seiner Masterarbeit beschäftigte er sich mit der Verbesserung der Vorhersage von Hochwasserereignissen durch Deep Learning Methoden mittels generativen und augmentativen Techniken, sowie dem Training globaler Vorhersagemodelle.
Bereits während des Studiums arbeitete er am TMDT als wissenschaftliche Hilfskraft und konzentriert sich in seiner Forschung nun auf das maschinelle Lernen im Industriekontext.
Publikationen
- 2026
- Voets, J., Tercan, H., Meisen, T., & Esen, C. (2026). "A Systematic Review and Taxonomy of Machine Learning Methods for Process Optimization and Control in Laser Welding" , Applied Sciences , 16 (3), 1568.
- Voets, J., Tercan, H., Meisen, T., & Baum, S. (2026). ConTex: Reformulating Counterfactual Generation For Time Series Forecasting.
- 2025
- Hahn, Y., Voets, J., Königsfeld, A., Tercan, H., & Meisen, T. (2025). "Out of Distribution Detection for Efficient Continual Learning in Quality Prediction for Arc Welding" in Proceedings of the 34th ACM International Conference on Information and Knowledge Management , Cha, Meeyoung and Park, Chanyoung and Park, Noseong and Yang, Carl and Basu Roy, Senjuti and Li, Jessie and Kamps, Jaap and Shin, Kijung and Hooi, Bryan and He, Lifang, Eds. New York, NY, USA : ACM 5699—5706.
ISBN: 9798400720406
