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        Dr.  Markus Götz

        Dr. Markus Götz

        • Gruppenleiter Helmholtz AI Consultants Energy
        • Gebäude 449
        • Raum 329
        • Tel. +49 721 608-29334
        • E-Mail markus goetz ∂does-not-exist.kit edu
        • Data Analytics, Access and Applications
        • Mitarbeiter / Mitarbeiterinnen
        • Lebenslauf
        • Publikationen
        • Lehre
        • Projekte
        • 01/2018 –
          Wissenschaftlicher Mitarbeiter Scientific Computing Center (SCC), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
        • 04/2014 – 12/2017
          Promotion in Computational Engineering, School of Engineering and Natural Sciences (SENS), Universität Island und Jülich Supercomputing Centre (JSC), Forschungszentrum Jülich (FZJ)
        • 09/2010 – 03/2014
          Master of Science in IT-System Engineering, Hasso-Plattner-Institut (HPI), Universität Potsdam
        • 06/2011 – 09/2011
          Europäische Organisation für Kernforschung (CERN), Genf, Schweiz
        • 08/2010 – 06/2011
          ERASMUS Blekinge Tekniska Högskola (BTH), Karlskrona, Schweden
        • 09/2007 – 07/2010
          Bachelor of Science in IT-Systems Engineering, Hasso-Plattner-Institut (HPI), Universität Potsdam

        Publikationsliste KITopen


        AutoPQ: Automating quantile estimation from point forecasts in the context of sustainability
        Meisenbacher, S.; Phipps, K.; Taubert, O.; Weiel, M.; Götz, M.; Mikut, R.; Hagenmeyer, V.
        2025. Applied Energy, 392, 125931. doi:10.1016/j.apenergy.2025.125931
        Ordinal METAR Cloud Cover Classification in Sentinel-2 Satellite Data
        Götz, M.; Wessel, E.; Çayoğlu, U.; Jahani, B.; Debus, C.; Cermak, J.; Streit, A.
        2025. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 18, 10674–10683. doi:10.1109/JSTARS.2025.3557931
        Enhancing UAV-Based Multispectral Semantic Segmentation Through Feature Engineering
        Vollmer, E.; Benz, M.; Kahn, J.; Klug, L.; Volk, R.; Schultmann, F.; Götz, M.
        2025. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 18, 6206–6216. doi:10.1109/JSTARS.2025.3537330
        Nutzung künstlicher Intelligenz zur Aufspürung von Geisternetzen in Küstengewässern
        Schumacher, M.; Götz, M.; Dederer, G.; Lee, M.
        2024. Journal of applied hydrography = Hydrographische Nachrichten, 127 (3), 20–25. doi:10.23784/HN127-04
        Deep learning for augmented process monitoring of scalable perovskite thin-film fabrication
        Laufer, F.; Götz, M.; Paetzold, U. W.
        2025. Energy & Environmental Science. doi:10.1039/D4EE03445G
        Architectural insights into and training methodology optimization of Pangu-Weather
        To, D.; Quinting, J.; Hoshyaripour, G. A.; Götz, M.; Streit, A.; Debus, C.
        2024. Geoscientific Model Development, 17 (23), 8873–8884. doi:10.5194/gmd-17-8873-2024
        Organising AI for safety: Identifying structural vulnerabilities to guide the design of AI-enhanced socio-technical systems
        Gazos, A.; Kahn, J.; Kusche, I.; Büscher, C.; Götz, M.
        2025. Safety Science, 184, 106731. doi:10.1016/j.ssci.2024.106731
        Vectorized Highly Parallel Density-based Clustering for Applications with Noise
        Xavier, J. A.; Muriedas, J. P. G. H.; Nassyr, S.; Sedona, R.; Götz, M.; Streit, A.; Riedel, M.; Cavallaro, G.
        2024. IEEE Access, 12, 181679–181692. doi:10.1109/ACCESS.2024.3507193
        Harnessing Orthogonality to Train Low-Rank Neural Networks
        Coquelin, D.; Flügel, K.; Weiel, M.; Kiefer, N.; Debus, C.; Streit, A.; Götz, M.
        2024. ECAI 2024 : 27th European Conference on Artificial Intelligence 19–24 October 2024, Santiago de Compostela, Spain Including 13th Conference on Prestigious Applications of Intelligent Systems (PAIS 2024 ; Proceedings. Ed.: U. Endriss, 2106–2113, IOS Press. doi:10.3233/FAIA240729
        Taylor Expansion in Neural Networks: How Higher Orders Yield Better Predictions
        Zwerschke, P.; Weyrauch, A.; Götz, M.; Debus, C.
        2024. ECAI 2024 – 27th European Conference on Artificial Intelligence, 19–24 October 2024, Santiago de Compostela, Spain – Including 13th Conference on Prestigious Applications of Intelligent Systems (PAIS 2024). Ed.: U. Endriss, 2983–2989, IOS Press. doi:10.3233/FAIA240838
        Comparative Study of Federated Learning Frameworks NVFlare and Flower for Detecting Thermal Bridges in Urban Environments
        Duda, L. J.; Alibabaei, K. F.; Vollmer, E.; Klug, L.; Benz, M.; Kozlov, V.; Rebekka Volk; Götz, M.; Schultmann, F.; Streit, A.
        2024, September 3. EGI Conference (2024), Lecce, Italien, 30. September–4. Oktober 2024
        Thermal Bridges on Building Rooftops - Hyperspectral (RGB + Thermal + Height) drone images of Karlsruhe, Germany, with thermal bridge annotations
        Mayer, Z.; Kahn, J.; Hou, Y.; Beiersdörfer, T.; Blumenröhr, N.; Götz, M.; Volk, R.
        2022, August 25. doi:10.5281/zenodo.7022736
        Model Fusion via Neuron Transplantation
        Öz, M.; Kiefer, N.; Debus, C.; Hörter, J.; Streit, A.; Götz, M.
        2024. Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track : European Conference, ECML PKDD 2024, Vilnius, Lithuania, September 9–13, 2024, Proceedings, Part IV. Ed. by Albert Bifet, Jesse Davis, Tomas Krilavičius, Meelis Kull, Eirini Ntoutsi, Indrė Žliobaitė, 3–19, Springer Nature Switzerland. doi:10.1007/978-3-031-70359-1_1
        Automatic heliostat learning for in situ concentrating solar power plant metrology with differentiable ray tracing
        Pargmann, M.; Ebert, J.; Götz, M.; Maldonado Quinto, D.; Pitz-Paal, R.; Kesselheim, S.
        2024. Nature Communications, 15 (1), Art.-Nr.: 6997. doi:10.1038/s41467-024-51019-z
        ReCycle: Fast and Efficient Long Time Series Forecasting with Residual Cyclic Transformers
        Weyrauch, A.; Steens, T.; Taubert, O.; Hanke, B.; Eqbal, A.; Götz, E.; Streit, A.; Götz, M.; Debus, C.
        2024. 2024 IEEE Conference on Artificial Intelligence (CAI), Singapore, Singapore, 25-27 June 2024, 1187–1194, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/CAI59869.2024.00212
        Providing AI expertise as an infrastructure in academia
        Piraud, M.; Camero, A.; Götz, M.; Kesselheim, S.; Steinbach, P.; Weigel, T.
        2023. Patterns, 4 (8), Art.-Nr.: 100819. doi:10.1016/j.patter.2023.100819
        (Semi-) Automatic Review Process for Common Compound Characterization Data in Organic Synthesis
        Huang, Y.-C.; Tremouilhac, P.; Kuhn, S.; Huang, P.-C.; Lin, C.-L.; Schlörer, N.; Taubert, O.; Götz, M.; Jung, N.; Bräse, S.
        2024. ChemRxiv. doi:10.26434/chemrxiv-2024-1r9tb
        perun: Benchmarking Energy Consumption of High-Performance Computing Applications
        Gutiérrez Hermosillo Muriedas, J. P.; Flügel, K.; Debus, C.; Obermaier, H.; Streit, A.; Götz, M.
        2023. Euro-Par 2023: Parallel Processing. Ed.: J. Cano, 17–31, Springer Nature Switzerland. doi:10.1007/978-3-031-39698-4_2
        Surrogate Modelling for Core Degradation in pressurized Water Reactors
        Dressner, J.; Götz, M.; Stakhanova, A.; Gabrielli, F.; Debus, C.
        2024. Helmholtz Artificial Intelligence Conference (Helmholtz AI 2024), Düsseldorf, Deutschland, 12.–14. Juni 2024
        Feasibility of Forecasting Highly Resolved Power Grid Frequency Utilizing Temporal Fusion Transformers
        Pütz, S.; El Ashhab, H.; Hertel, M.; Mikut, R.; Götz, M.; Hagenmeyer, V.; Schäfer, B.
        2024. e-Energy ’24: Proceedings of the 15th ACM International Conference on Future and Sustainable Energy Systems, 447–453, Association for Computing Machinery (ACM). doi:10.1145/3632775.3661963
        PETNet–Coincident Particle Event Detection using Spiking Neural Networks
        Debus, J.; Debus, C.; Dissertori, G.; Götz, M.
        2024. 2024 Neuro Inspired Computational Elements Conference (NICE), 9 S., Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/NICE61972.2024.10549584
        How Does Feature Engineering Impact UAV-based Multispectral Semantic Segmentation? An RGB and Thermal Image Ablation Study
        Vollmer, E.; Benz, M.; Kahn, J.; Klug, L.; Volk, R.; Schultmann, F.; Götz, M.
        2024, Juni 12. Helmholtz Artificial Intelligence Conference (Helmholtz AI 2024), Düsseldorf, Deutschland, 12.–14. Juni 2024
        Simulation and Data Life Cycle Labs at SCC
        Aversa, R.; Azmi, E.; Fischer, M.; Götz, M.
        2024, Mai 2. Strategic Advisory Board (SAB) meeting for the Helmholtz Program EDF (2024), Karlsruhe, Deutschland, 2. Mai 2024
        Reporting electricity consumption is essential for sustainable AI
        Debus, C.; Piraud, M.; Streit, A.; Theis, F.; Götz, M.
        2023. Nature Machine Intelligence, 5 (11), 1176–1178. doi:10.1038/s42256-023-00750-1
        Understanding Scalable Perovskite Solar Cell Manufacturing with Explainable AI
        Klein, L.; Ziegler, S.; Laufer, F.; Debus, C.; Götz, M.; Maier-Hein, K.; Paetzold, U.; Isensee, F.; Jaeger, P.
        2023
        Deep-Learning-Based 3-D Surface Reconstruction—A Survey
        Farshian, A.; Götz, M.; Cavallaro, G.; Debus, C.; Nießner, M.; Benediktsson, J. A.; Streit, A.
        2023. Proceedings of the IEEE, 111 (11), 1464 – 1501. doi:10.1109/JPROC.2023.3321433
        Discovering Process Dynamics for Scalable Perovskite Solar Cell Manufacturing with Explainable AI
        Klein, L.; Ziegler, S.; Laufer, F.; Debus, C.; Götz, M.; Maier-Hein, K.; Paetzold, U. W.; Isensee, F.; Jäger, P. F.
        2024. Advanced Materials, 36 (7), Art.-Nr.: 2307160. doi:10.1002/adma.202307160
        RNA contact prediction by data efficient deep learning
        Taubert, O.; von der Lehr, F.; Bazarova, A.; Faber, C.; Knechtges, P.; Weiel, M.; Debus, C.; Coquelin, D.; Basermann, A.; Streit, A.; Kesselheim, S.; Götz, M.; Schug, A.
        2023. Communications Biology, 6 (1), 913. doi:10.1038/s42003-023-05244-9
        Massively Parallel Genetic Optimization Through Asynchronous Propagation of Populations
        Taubert, O.; Weiel, M.; Coquelin, D.; Farshian, A.; Debus, C.; Schug, A.; Streit, A.; Götz, M.
        2023. doi:10.48550/arXiv.2301.08713
        Massively Parallel Genetic Optimization Through Asynchronous Propagation of Populations
        Taubert, O.; Weiel, M.; Coquelin, D.; Farshian, A.; Debus, C.; Schug, A.; Streit, A.; Götz, M.
        2023. High Performance Computing – 38th International Conference, ISC High Performance 2023, Hamburg, Germany, May 21–25, 2023, Proceedings. Ed.: A. Bhatele, 106 – 124, Springer Nature Switzerland. doi:10.1007/978-3-031-32041-5_6
        Thermal Bridges on Building Rooftops
        Mayer, Z.; Kahn, J.; Götz, M.; Hou, Y.; Beiersdörfer, T.; Blumenröhr, N.; Volk, R.; Streit, A.; Schultmann, F.
        2023. Scientific Data, 10 (1), Art.-Nr.: 268. doi:10.1038/s41597-023-02140-z
        Process Insights into Perovskite Thin‐Film Photovoltaics from Machine Learning with In Situ Luminescence Data
        Laufer, F.; Ziegler, S.; Schackmar, F.; Viteri, E. A. M.; Götz, M.; Debus, C.; Isensee, F.; Paetzold, U. W.
        2023. Solar RRL, 7 (7), Art.-Nr.: 2201114. doi:10.1002/solr.202201114
        Prediction of Optimal Solvers for Sparse Linear Systems Using Deep Learning
        Funk, Y.; Götz, M.; Anzt, H.
        2022. Proceedings of the 2022 SIAM Conference on Parallel Processing for Scientific Computing (PP). Ed.: X. Li, 14–24, Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM). doi:10.1137/1.9781611977141.2
        Precise Energy Consumption Measurements of Heterogeneous Artificial Intelligence Workloads
        Caspart, R.; Ziegler, S.; Weyrauch, A.; Obermaier, H.; Raffeiner, S.; Schuhmacher, L. P.; Scholtyssek, J.; Trofimova, D.; Nolden, M.; Reinartz, I.; Isensee, F.; Götz, M.; Debus, C.
        2023. High Performance Computing. ISC High Performance 2022 International Workshops – Hamburg, Germany, May 29 – June 2, 2022, Revised Selected Papers. Ed.: H. Anzt, 108–121, Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-031-23220-6_8
        Lowest Common Ancestor Generations (LCAG) Phasespace Particle Decay Reconstruction Dataset
        Kahn, J.; Taubert, O.; Tsaklidis, I.; Reuter, L.; Dujany, G.; Boeckh, T.; Thaller, A.; Goldenzweig, P.; Bernlochner, F.; Streit, A.; Götz, M.
        2022, August 11. doi:10.5281/zenodo.6983258
        Hyperspectral (RGB + Thermal) drone images of Karlsruhe, Germany - Raw images for the Thermal Bridges on Building Rooftops (TBBR) dataset
        Kahn, J.; Mayer, Z.; Hou, Y.; Beiersdörfer, T.; Götz, M.; Volk, R.
        2022, November 25. doi:10.5281/zenodo.7360996
        Deep learning approaches to building rooftop thermal bridge detection from aerial images
        Mayer, Z.; Kahn, J.; Hou, Y.; Götz, M.; Volk, R.; Schultmann, F.
        2023. Automation in Construction, 146, Art.-Nr.: 104690. doi:10.1016/j.autcon.2022.104690
        A Computational Workflow for Interdisciplinary Deep Learning Projects utilizing bwHPC Infrastructure
        Schilling, M.; Neumann, O.; Scherr, T.; Cui, H.; Popova, A. A.; Levkin, P. A.; Götz, M.; Reischl, M.
        2022. Proceedings of the 7th bwHPC Symposium, 69–74, Kommunikations- und Informationszentrum (kiz). doi:10.18725/OPARU-46069
        Learning tree structures from leaves for particle decay reconstruction
        Kahn, J.; Tsaklidis, I.; Taubert, O.; Reuter, L.; Dujany, G.; Boeckh, T.; Thaller, A.; Goldenzweig, P.; Bernlochner, F.; Streit, A.; Götz, M.
        2022. Machine Learning: Science and Technology, 3 (3), Art.Nr. 035012. doi:10.1088/2632-2153/ac8de0
        Thermal Bridges on Building Rooftops - Hyperspectral (RGB + Thermal + Height) drone images of Karlsruhe, Germany, with thermal bridge annotations
        Mayer, Z.; Kahn, J.; Hou, Y.; Beiersdörfer, T.; Götz, M.; Volk, R.
        2022, Mai 11. doi:10.5281/zenodo.6517768
        Accelerating neural network training with distributed asynchronous and selective optimization (DASO)
        Coquelin, D.; Debus, C.; Götz, M.; Lehr, F. von der; Kahn, J.; Siggel, M.; Streit, A.
        2022. Journal of Big Data, 9 (1), 14. doi:10.1186/s40537-021-00556-1
        HyDe - Hyperspectral Denoising Algorithm Toolbox in Python
        Coquelin, D.; Götz, M.
        2021, Februar 23
        Heat - A Distributed and Accelerated Tensor Framework for Data Analytics and Machine Learning
        Comito, C.; Götz, M.; Debus, C.; Coquelin, D.; Tarnawa, M.; Krajsek, K.; Knechtges, P.; Siggel, M.; Hagemeier, B.; Basermann, A.; Streit, A.
        2021, Oktober 5. 1st Artificial Intelligence Symposium on Theory, Application & Research (AI STAR 2021), Online, 5.–6. Oktober 2021
        Evolutionary Optimization of Neural Architectures in Remote Sensing Classification Problems
        Coquelin, D.; Sedona, R.; Riedel, M.; Götz, M.
        2021. 2021 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS, 12-16 July 2021, 1587–1590, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/IGARSS47720.2021.9554309
        A Computational Workflow for Interdisciplinary Deep Learning Projects utilizing bwHPC Infrastructure
        Schilling, M. P.; Neumann, O.; Scherr, T.; Cui, H.; Popova, A. A.; Levkin, P. A.; Götz, M.; Reischl, M.
        2021, November 8. 7th bwHPC Symposium (2021), Online, 8. November 2021
        Accelerating Neural Network Training with Distributed Asynchronous and Selective Optimization (DASO)
        Coquelin, D.; Debus, C.; Götz, M.; Lehr, F. von der; Kahn, J.; Siggel, M.; Streit, A.
        2021. Springer. doi:10.21203/rs.3.rs-832355/v1
        Dynamic particle swarm optimization of biomolecular simulation parameters with flexible objective functions
        Weiel, M.; Götz, M.; Klein, A.; Coquelin, D.; Floca, R.; Schug, A.
        2021. Nature machine intelligence, 3 (8), 727–734. doi:10.1038/s42256-021-00366-3
        HeAT - A Distributed and GPU-accelerated Tensor Framework for Data Analytics
        Götz, M.; Debus, C.; Coquelin, D.; Krajsek, K.; Comito, C.; Knechtges, P.; Hagemeier, B.; Tarnawa, M.; Hanselmann, S.; Siggel, M.; Basermann, A.; Streit, A.
        2020. 2020 IEEE International Conference on Big Data (Big Data): 10-13 December 2020, online, 276–287, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/BigData50022.2020.9378050
        Loss Scheduling for Class-Imbalanced Segmentation Problems
        Taubert, O.; Götz, M.; Schug, A.; Streit, A.
        2020. 19th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 422–427, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ICMLA51294.2020.00073
        HeAT – a Distributed and GPU-accelerated TensorFramework for Data Analytics
        Götz, M.; Debus, C.; Coquelin, D.; Krajsek, K.; Comito, C.; Knechtges, P.; Hagemeier, B.; Tarnawa, M.; Hanselmann, S.; Siggel, M.; Basermann, A.; Streit, A.
        2020. 2020 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 276–287, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
        HeAT – a Distributed and GPU-accelerated Tensor Framework for Data Analytics
        Götz, M.; Coquelin, D.; Debus, C.; Krajsek, K.; Comito, C.; Knechtges, P.; Hagemeier, B.; Tarnawa, M.; Hanselmann, S.; Siggel, M.; Basermann, A.; Streit, A.
        2020. doi:10.5445/IR/1000123473
        Machine learning-aided numerical linear Algebra: Convolutional neural networks for the efficient preconditioner generation
        Götz, M.; Anzt, H.
        2019. Proceedings of ScalA 2018: 9th Workshop on Latest Advances in Scalable Algorithms for Large-Scale Systems, 49–56, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ScalA.2018.00010
        Remote Sensing Data Analytics with the Udocker Container Tool using Multi-GPU Deep Learning Systems
        Cavallaro, G.; Kozlov, V.; Götz, M.; Riedel, M.
        2019. Proceedings of 2019 Big Data from Space (BiDS’19). Ed.: S. Pierre, 177–180. doi:10.2760/848593
        The Helmholtz Analytics Toolkit (HEAT): A scientific Big Data Library for HPC
        Krajsek, K.; Comito, C.; Götz, M.; Hagemeier, B.; Knechtges, P.; Siggel, M.
        2018. Proceedings of the Extreme Data Workshop 2018
        Machine learning-aided numerical linear algebra: Convolutional neural network for the efficient preconditioner generation
        Götz, M.; Anzt, H.
        2018. ScalA18: 9th Workshop on Latest Advances in Scalable Algorithms for Large-Scale Systems, Dallas, TX, November 12, 2018

        Abschlussarbeiten

        Motivierte Studierende können sich aus einer Reihe von Bachelor- und Masterarbeitsthemen in den Themenbereichen: künstlicher Intelligenz, Hochleistungsrechnen und Anwendungen in der Energieinformatik wählen.

         

        Weitere Informationen können per E-Mail erfragt werden.

        • 2019 –
          Helmholtz Artificial Intelligence Cooperation Unit (Helmholtz AI)
        • 2020 –
          Protein Folding by Learning (ProFiLe)
        • 2017 – 2021
          Helmholtz Analytics Framework (HAF)
        • 2012 – 2016
          Large-Scale Data Management and Analysis (LSDMA)
        letzte Änderung: 20.02.2024
        KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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