Prof. Dr. Anne Stockem Novo
Institut Informatik
E-Mail:
anne.stockem-novo@hs-ruhrwest.de
Telefon:
+49 208 88254-885
Parkstadt Mülheim
Wissollstr. 19
45478 Mülheim an der Ruhr
ANGEWANDTE KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
Seit dem Sommersemester 2021 ist Prof. Dr. Anne Stockem Novo am Institut Informatik der HRW beschäftigt. Sie wurde für die Stiftungsprofessur “Angewandte Künstliche Intelligenz” berufen, die bis März 2024 von der EASY SOFTWARE AG mit Sitz in Mülheim a. d. Ruhr gefördert wurde.
Frau Stockem Novo studierte Physik an der Ruhr-Universität Bochum und promovierte dort zum Thema Plasmainstabilitäten zur Magnetfeldentstehung in Galaxien. Im Anschluss an die Promotion war Anne Stockem Novo als PostDoc an der RUB und zu einem 4-jährigen Forschungsaufenthalt am Instituto Superior Técnico (IST) in Lissabon, Portugal.
Von 2016 bis 2021 arbeitete sie als Algorithmus-Entwicklerin “Machine Learning” bei der ZF Automotive Germany GmbH. Dort entwickelte und implementierte sie Algorithmen für die Situationserkennung beim Autonomen Fahren. Anne Stockem Novo betreute ZF-seitig ein gemeinsames Dissertationsprojekt mit der TU Dortmund.
Bis Februar 2023 übernahm sie aus der früheren Position heraus die Rolle des Algorithm Tech Lead für das öffentlich geförderte Projekt KISSaF, in dem der Tier 1 ZF Automotive Germany GmbH, die TU Dortmund und der KMU INGgreen prototypisch die gesamte Entwicklungskette eines autonomen Fahrzeugs KI-gestützt umsetzten. Unter anderem unterstützte sie die Unternehmensgründung des Start-ups „Season“ als Mentorin und Mitglied des Advisory Boards für Fragen der KI.
Arbeits- und Forschungsschwerpunkte
- Deep Learning für die Situationserkennung und Intentionserkennung im Autonomen Fahren
- Content Analysis im Natural Language Processing
- Einsatz von Simulationsdaten zur Funktionsentwicklung
- Physics-Informed Deep Learning
- Uncertainty Aware Deep Learning
- Grundlagen der KI - interdisziplinär
- Angewandte KI im E-Commerce
- Natural Language Processing
- Web-Controlling
- M. Krüger, A. Stockem Novo, T. Nattermann, T. Bertram. Interaction-Aware Trajectory Prediction based on a 3D Spatio-Temporal Tensor Representation using Convolutional–Recurrent Neural Networks. In: 2020 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), 2020.
- M. Krüger, A. Stockem Novo, T. Nattermann, T. Bertram. Probabilistic Lane Change Prediction using Gaussian Process Neural Networks. In: 2019 IEEE INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS CONFERENCE (ITSC), 2019.
- A. Stockem Novo, M.C. Kaluza, R.A. Fonseca, L.O. Silva. Optimizing laser-driven proton acceleration from overdense targets. In: Scientific Reports, 6, 2016.
- A. Stockem, F. Fiuza, A. Bret, et al. Exploring the nature of collisionless shocks under laboratory conditions. In: Scientific Reports, 4, 2014.
- F. Fiuza, A. Stockem, et al. Laser-Driven Shock Acceleration of Monoenergetic Ion Beams. In: Physical Review Letters, 109, 2012.
- A. Stockem, I. Lerche, R. Schlickeiser. On the physical realization of two-dimensional turbulence fields in magnetized interplanetary plasmas. In: Astrophysical Journal, 651, 2006.