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
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