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"Pedestrian Dynamics" ist das Forschungsgebiet - weitere erfolgreiche Promotion!

Von links: Doktorvater Prof. Dr. Hans-Joachim Bungartz, , Dr. Daniel Lehmberg, Doktormutter Prof. Dr. Gerta Köster (Foto: Marion Gödel)
Von links: Doktorvater Prof. Dr. Hans-Joachim Bungartz, , Dr. Daniel Lehmberg, Doktormutter Prof. Dr. Gerta Köster (Foto: Marion Gödel)

[14|04|2022]

Am Montag, 11.04.2022 hat Herr Dr. Daniel Lehmberg in kooperativer Promotion mit der TUM, mit Erfolg seine Dissertation verteidigt. Er promovierte im Forschungsbereich "Pedestrian Dynamics", bei Prof. Dr. Gerta Köster.

 

Herr Lehmberg untersucht in seiner Dissertation datengetriebene Modellierung von mehrdimensionalen Zeitreihen. Die Daten stammen vorwiegend von Fußgängersystemen, um etwa die Dynamiken des Verkehrsaufkommens zu untersuchen. Der methodische Fokus der Arbeit liegt auf einen Ansatz der mathematischen Operatorentheorie. Der theoretische Unterbau ist hierbei der größte Vorteil gegenüber alternativen Methoden des maschinellen Lernens: Das erstellte Modell wird im Vokabular der Operatorentheorie interpretierbar. Anstatt einer "Black Box" können Verkehrsvorhersagen und das unbekannte zugrundeliegende dynamische System über die Modellkomponenten untersucht werden.

 

Ein zentraler Bestandteil der Arbeit und für die Analyse ist die open-source Software "datafold" (https://datafold-dev.gitlab.io/datafold/ ). Herr Lehmberg implementierte in datafold die numerischen Algorithmen mit einer benutzerfreundlichen Schnittstelle für maschinelles Lernen in Python. Die Software ist auch für allgemeine Zeitreihen außerhalb der Verkehrssysteme geeignet.

 

Dr. rer. nat. Daniel Lehmberg - Thesis: "Operator-informed machine learning: Extracting geometry and dynamics from time series data"

 

Wir gratulieren Herr Dr. Daniel Lehmberg, mit großer Freude zur Promotion und wünschen ihm alles Gute für die Zukunft.

 

Die kooperative Promotion erfolgte mit der TUM, Prof. Dr. Hans Joachim Bungartz.