Dr. rer. nat. Marisa Mohr
- ehem. externe Doktorandin -
Institut für Informationssysteme
Universität zu Lübeck
Ratzeburger Allee 160 ( Gebäude 64 - 2.OG )
D-23562 Lübeck
E-Mail an Marisa Mohr
Curriculum Vitae
Akademisch:
- 15. September 2022: Promotion zum Dr. rer. nat. (Dissertationsschrift & Kolloquiumsfolien)
- März 2018 - September 2022: externe Doktorandin an der Universität zu Lübeck
- Oktober 2015 - September 2017: M.Sc. Mathematik an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf
- Oktober 2012 - September 2015: B.Sc. Wirtschaftsmathematik an der Technischen Universität Dortmund
Beruflich:
- November 2021 - jetzt: Head of Research & Development bei inovex
- Januar 2019 - Oktober 2021: Senior Machine Learning Engineer bei inovex (Teilzeit)
- März 2015 - Dezember 2018: Consultant/ Senior Consultant bei PwC (Teilzeit)
Forschungsinteressen
Ich beschäftige mich mit der mathematischen Modellierung und Implementierung von Vorhersagemodellen im Bereich des maschinellen Lernens.
- Machine Learning und Predictive Analytics
- Representation Learning/ Feature Learning
- Time Series Analysis
- Ordinal Data Analysis
Wissenschaftliche Tätigkeiten
Projekte
- Projektleitung inovex: Kollaborative Smart Services für industrielle Wertschöpfungsnetze in GAIA-X (COSMIC-X), 01.10.2022-30.09.2024, gefördert vom BMBF
- Projektleitung inovex: Ein KI-basiertes Serviceökosystem für technischen Service im Zeitalter von Industrie 4.0 (Servicemeister), 01.04.2022-31.03.2023, gefördert vom BMWi
- Projektleitung inovex: Kollaborative Smart Contracting Plattform für digitale Wertschöpfungsnetze (KOSMoS), Teilprojekt: Vertrauenswürdige Kollaborative Analyseplattform, 01.02.2019-31.07.2022, gefördert vom BMBF
Eingeladene Vorträge
- Empfehlungssysteme: Welcher ist dein nächster Klick?, Spring School 2022 - "Künstliche Intelligenz", 5.4.2022, online (Universität zu Lübeck)
- A Review of Multivariate Ordinal Pattern Representations, Workshop on “Ordinal methods: Concepts, applications, new developments and challenges”, 28.2 - 4.3.2022, Max-Planck-Institut, Dresden
- Mit Blockchain und KI unternehmensübergreifend produktive Daten teilen, IT-Trends 2021 Digital und Sicher, 15.12.2021, online
- Multivariate Ordinal Pattern Representations, im Rahmen des Seminars der Doctoral School "Modeling – Analysis – Optimization" an der Universität Klagenfurt, 10.11.2021, Klagenfurt
- Towards Collaborative Predictive Maintenance with Blockchain and Federated Learning, Flower Summit, 11.05.2021, online
- Was künstliche Intelligenz und der Mensch gemeinsam haben, Match Days 2020, 15.12.2020, online
- Wenn künstliche Intelligenz vom Menschen lernt, Impulsvortrag für den Kinderkanal (KiKA) von ARD und ZDF, 03.12.2020, online
- Mit Blockchain und Federated Learning zur unternehmensübergreifenden Predictive Maintenance, Data2Day 2020, 20.10.2020, online
Betreute Arbeiten
- Classification of Arrhythmias based on Electrocardiograms and Photoplethysmography with Deep Learning, Masterthesis in Kooperation mit inovex und dem Institut Intelligent Systems Research Group der Hochschule Karlsruhe, 2023
- Data Visualisation in Digital Cultural Heritage and Visual Humanities: A Case Study Applying Data Storytelling to The Scream (1893) by Edvard Munch, Masterthesis in Kooperation mit inovex, der Universität zu Köln und der Norwegian University of Science and Technology, 2023
- Model Poisoning Attacks in Federated Learning Using GANs, Masterthesis in Kooperation mit inovex und dem Institut für Angewandte Forschung der Hochschule Karlsruhe, 2022
- Blockchain-Based Voting for Updating Predictive Maintenance Models in Federated Learning, Masterthesis in Kooperation mit inovex und dem Lehrstuhl für Anwendungs- und Middlewaresysteme der Technischen Universität München, 2022
- Vulnerability Prediction in Sourcecode Using Machine Learning and Graphical Representations, Masterthesis in Kooperation mit inovex und dem Institut für Nachrichtentechnik der Technischen Hochschule Köln, 2021
- Mathematical Modeling of Infectious Disease, Masterthesis in Kooperation mit inovex und dem Institut für Angewandte und Numerische Mathematik am Karlsruher Institut für Technologie, 2021
- Expressive Feature Extraction for the Prediction of Remaining Useful Lifetime, Bachelorthesis in Kooperation mit inovex und dem Lehrstuhl für Informatik II der Universität Würzburg, 2020
- Interpretable Anomaly Detection for Time Series Applications, Masterthesis in Kooperation mit inovex und dem KSRI am Karlsruher Institut für Technologie, 2020
Publikationen
2022
- Marisa Mohr: Learning from Ups and Downs: Multivariate Ordinal Pattern Representations for Time Series
University of Lübeck, 2022, September, PhD thesis
- Marisa Mohr, Karsten Keller: Aus den Auf- und Abwärtsbewegungen einer Zeitreihe lernen
in: Mitteilungen der Deutschen Mathematiker-Vereinigung, 2022, Vol.30, (1), p.25-29
2021
- Marisa Mohr, Ralf Möller: Ordering Principle Components of Multivariate Fractional Brownian Motion for Solving Inverse Problems
in: Proceedings of the Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference 2021 (APSIPA-ASC), 2021, IEEE
- Finke, Nils, Möller, Ralf, Mohr, Marisa: Multivariate Ordinal Patterns for Symmetry Approximation in Dynamic Probabilistic Relational Models
in: AI 2021: Advances in Artificial Intelligence, 2022, Long, Guodong, Yu, Xinghuo, Wang, Sen (Ed.), Springer International Publishing, p.543-555
- Nils Finke, Marisa Mohr: A Priori Approximation of Symmetries in Probabilistic Dynamic Relational Models
in: KI 2021: Advances in Artificial Intelligence, 2021, Stefan Edelkamp, Ralf Möller, Elmar Rueckert (Ed.), Springer International Publishing, Cham, p.309-323
- Marisa Mohr, Ralf Möller: A Summary of Canonical Multivariate Permutation Entropies on Multivariate Fractional Brownian Motion
in: Advances in Science, Technology and Engineering Systems Journal, 2021, Vol.6, (5), p.107-124
- Nils Finke, Marisa Mohr, Alexander Lontke, Marwin Zünfle, Samuel Kounev, Ralf Möller: Recommendations for Data-Driven Degradation Estimation with Case Studies from Manufacturing and Dry-Bulk Shipping
in: Research Challenges in Information Science - 15th International Conference, RCIS 2021, 2021, Samira Cherfi, Anna Perini, Selmin Nurcan (Ed.), Springer International Publishing, Lecture Notes in Business Information Processing, Vol.415, p.189-204
- Marisa Mohr, Florian Wilhelm, Ralf Möller: On the Behaviour of Weighted Permutation Entropy on Fractional Brownian Motion in the Univariate and Multivariate Setting
in: The International FLAIRS Conference Proceedings, 2021, April, Vol.34
- Marisa Mohr, Christian Becker, Ralf Möller, Matthias Richter: Towards Collaborative Predictive Maintenance Leveraging Private Cross-Company Data
in: INFORMATIK 2020, 2021, Ralf H. Reussner, Anne Koziolek, Robert Heinrich (Ed.), Gesellschaft für Informatik, Bonn, p.427-432
2020
- Marisa Mohr, Nils Finke, Ralf Möller: On the Behaviour of Permutation Entropy on Fractional Brownian Motion in a Multivariate Setting
in: Proceedings of the Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference 2020 (APSIPA-ASC), 2020, IEEE, p.189-196
- Marisa Mohr, Florian Wilhelm, Mattis Hartwig, Ralf Möller, Karsten Keller: New Approaches in Ordinal Pattern Representations for Multivariate Time Series
in: Proceedings of the 33rd International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference (FLAIRS-33), 2020, AAAI Press, North Miami Beach, Florida, USA, May 17-20, 2020, p.124-129
- Mattis Hartwig, Marisa Mohr, Ralf Möller: Constructing Gaussian Processes for Probabilistic Graphical Models
in: Proceedings of the 33rd International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference (FLAIRS-33), 2020, AAAI, North Miami Beach, Florida, USA, May 17-20, 2020, p.57-62
- Lucas Baier, Marcel Hofmann, Niklas Kühl, Marisa Mohr, Gerhard Satzger: Handling Concept Drifts in Regression Problems – the Error Intersection Approach
in: Entwicklungen, Chancen und Herausforderungen der Digitalisierung: der 15. Internationalen Tagung Wirtschaftsinformatik, WI 2020, Potsdam, Germany, March 9-11, 2020. Zentrale Tracks, 2020, N. Gronau, M. Heine, H. Krasnova, K. Poustcchi (Ed.), GITO Verlag
:@inproceedings{BaierHofmannKuehlMohrSatzger2020, title = {Handling Concept Drifts in Regression Problems – the Error Intersection Approach}, language = {English}, editor = {N. Gronau, M. Heine, H. Krasnova, K. Poustcchi}, booktitle = {Entwicklungen, Chancen und Herausforderungen der Digitalisierung: Proceedings der 15. Internationalen Tagung Wirtschaftsinformatik, {WI} 2020, Potsdam, Germany, March 9-11, 2020. Zentrale Tracks}, author = {Lucas Baier, Marcel Hofmann, Niklas Kühl, Marisa Mohr, Gerhard Satzger}, publisher = {{GITO} Verlag}, year = {2020}, url = {https://library.gito.de/2021/07/wi2020-zentrale-tracks-16/} }
Weitere Publikationen
Aufgrund der interdisziplinären Aktivitäten werden hier Publikationen gelistet, die nicht explizit im Rahmen der Tätigkeiten am IFIS entstanden sind.
2022
- Marisa Mohr: Unternehmensübergreifend Daten analysieren und gemeinsam Wissen generieren,
in: Tobias Bux und Armin Lechler (Hrsg.): KOSMoS – Kollaborative Smart Contracting Plattform für digitale Wertschöpfungsnetze, VDI Verlag, 2022, S. 62–76. doi: 10.51202/9783186706027-62. - Florian Wilhelm, Marisa Mohr, Lien Michiels: An Interpretable Model for Collaborative Filtering Using an Extended Latent Dirichlet Allocation Approach,
in: The International FLAIRS Conference Proceedings, 2022, Vol.35 - Feras Zaher Alnaem, Jonas Kaltenbach, Marisa Mohr, Chunrong Yuan: Vulnerability Detection in Source Code Using Machine Learning and Graph Based Representations,
wird veröffentlicht in: Cologne Contributions to Computer Engineering, Vol.1, 2022 - Marisa Mohr, Frederik Timm: Vom Datenaustausch mit der Konkurrenz profitieren,
in: t3n Magazin Nr. 68 (Print), 2022
2021
- Tobias Bux, Jonas Groß, Constantin Lichti, Marisa Mohr: Projekt KOSMoS: Mit Blockchain transparent und firmenübergreifend warten,
in: atp magazin 03/2021, Bd. 63, Nr.3, Vulkan-Verlag GmbH, 2021
2020
- Christian Becker, Marisa Mohr: Federated Machine Learning: über Unternehmensgrenzen hinaus aus Produktionsdaten lernen
in: atp magazin 05/2020, Bd. 62, Nr.5, S.18-20, Vulkan-Verlag GmbH, 2020 - Tobias Bux, Marisa Mohr: Blockchain-Lösungen für den produktionstechnischen Mittelstand
in: Prof. Dr.-Ing. Thomas Bauernhansl (Ed.): wt Werkstattstechnik online, Bd. 111, Nr. 4., S. 201-204, ISSN online: 1436-4980, VDI Fachmedien GmbH & Co., 2020