Institute for Technologies and Management of Digital Transformation

Prof. Dr.-Ing. Tobias Meisen

Professor für Technologien und Management der Digitalen Transformation

Forschungsinteressen:

  • Deep and Machine Learning
  • Deep Reinforcement Learning
  • Explainable and Transparent Artificial Intelligence
  • Knowledge Graphs
  • Semantic Interoperability

Biographie

Tobias Meisen ist seit September 2018 Professor des Institute for Technologies and Management of Digital Transformation (TMDT) an der Bergischen Universität Wuppertal. Außerdem ist er Vorsitzender des Interdisziplinären Zentrums für Data Analytics und Machine Learning (IZMD) und seit Oktober 2018 Gründungsbotschafter der Fakultät für Elektrotechnik, Informationstechnik und Medientechnik. Außerdem ist er Mitgründer der Hotsprings GmbH, die mittlerweile ein Teil der umlaut ist.

In seiner täglichen Arbeit widmet sich Tobias Meisen der Digitalen Transformation, insbesondere dem modernen Informationsmanagement in einer vernetzten, digitalen Welt. Den Schwerpunkt seiner Forschung bilden die Konzeptionierung, Entwicklung und Einführung von autonomen technischen Systemen mit Fokus auf Deep Learning und Machine Learning. In seinem zweiten Forschungsschwerpunkt widmet er sich der Sammlung und Integration digitaler Daten mit besonderem Fokus auf den evolutionären Aufbau und der Verwaltung von Knowledge Graphs.

Tobias Meisen ist studierter Informatiker mit den Vertiefungsgebieten Data Mining sowie Datenexploration und  -management sowie promovierter Ingenieur. Von Oktober 2015 bis August 2018 war Tobias Meisen als Juniorprofessor an der RWTH Aachen University tätig. Unter anderem hat er hier im Rahmen des Exzellenzclusters „Integrative Produktionstechnik für Hochlohnländer“ seine Forschungsergebnisse eingebracht. Im Rahmen der ersten Förderphase der Exzellenzinitiative wurde er im März 2010 mit dem Young Researcher Award ausgezeichnet. Tobias Meisen ist Co-Autor und Autor von mehr als hundert wissenschaftlichen Publikationen und regelmäßig als Reviewer für verschiedene Konferenzen und Journals tätig. In den letzten Jahren begleiteten er und sein Team erfolgreich eine Vielzahl von Forschungs- und Entwicklungsvorhaben mit Partnern aus Forschung und Industrie.

Publikationen

2022
Tercan, H., Deibert, P., & Meisen, T. (2022). "Continual learning of neural networks for quality prediction in production using memory aware synapses and weight transfer" , Journal of Intelligent Manufacturing , 283—292.
Maack, R. F., Tercan, H., & Meisen, T. (2022). "Deep Learning based Visual Quality Inspection for Industrial Assembly Line Production using Normalizing Flows" in 2022 IEEE 20th International Conference on Industrial Informatics (INDIN) , IEEE 329—334.
Burgdorf, A., Paulus, A., Pomp, A., & Meisen, T. (2022). "DocSemMap: Leveraging Textual Data Documentations for Mapping Structured Data Sets into Knowledge Graphs" in 2022 IEEE 16th International Conference on Semantic Computing (ICSC) , IEEE 209—216.

ISBN: 978-1-6654-3418-8

Burgdorf, A., Barkmann, M., Pomp, A., & Meisen, T. (2022). "Domain-independent Data-to-Text Generation for Open Data" in Proceedings of the 11th International Conference on Data Science, Technology and Applications , SCITEPRESS - Science and Technology Publications 95—106.

ISBN: 978-989-758-583-8

Burgdorf, A., Paulus, A., Pomp, A., & Meisen, T. (2022). "DocSemMap 2.0" in Proceedings of the 31st ACM International Conference on Information & Knowledge Management , New York, NY, USA : Association for Computing Machinery 98—107.

ISBN: 9781450392365

zuletzt bearbeitet am: 29.10.2024

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