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        Dr.  Charlotte Debus

        Dr. Charlotte Debus

        • Junior Research Group Leader
        • E-Mail charlotte debus ∂does-not-exist.kit edu
        • Junior Research Group Robust and Efficient AI
        • Abteilungsleitung
        • Lebenslauf
        • Publikationen
        • Lehre
        • Projekte
        seit 2022 Nachwuchsgruppenleiterin Scientific Computing Center (SCC), Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Karlsruhe
        2020 - 2022 Wissenschaftliche Mitarbeiterin Scientific Computing Center (SCC), Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Karlsruhe
        2019 - 2020  Wissenschaftliche Mitarbeiterin Institut für Softwaretechnologie, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR), Köln
        2016 - 2019 Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Projektgruppenleiterin Abteilung für Translationale Radioonkologie, Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ), Heidelberg
        2013 - 2016 Promotion Physik Universität Heidelberg
        2013 Trainee European Synchrotron Radiation Facility (ESRF), Grenoble, Frankreich
        2010 - 2012 Master of Science Physik Universität Heidelberg
        2011 Auslandssemester Universidade de Lisboa, Portugal
        2007 - 2010 Bachelor of Science Physik Universität Heidelberg

         

        Publikationsliste KITopen


        Accuracy of an articulated head-and-neck motion model using deep learning-based instance segmentation of skeletal bones in CT scans for image registration in radiotherapy
        Walter, A.; Bauer, C. J.; Yawson, A. K.; Hoegen-Saßmannshausen, P.; Adeberg, S.; Debus, J.; Jäkel, O.; Frank, M.; Giske, K.
        2025. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization, 13 (1), 2455752. doi:10.1080/21681163.2025.2455752
        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
        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
        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
        Essential parameters needed for a U-Net-based segmentation of individual bones on planning CT images in the head and neck region using limited datasets for radiotherapy application
        Yawson, A. K.; Walter, A.; Wolf, N.; Klüter, S.; Hoegen, P.; Adeberg, S.; Debus, J.; Frank, M.; Jäkel, O.; Giske, K.
        2024. Physics in Medicine & Biology, 69 (3), Art.-Nr.: 035008. doi:10.1088/1361-6560/ad1996
        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
        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
        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
        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
        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
        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
        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
        Project 03: Mathematical Foundations of Bayesian Neural Networks
        Debus, C.; Krumscheid, S.
        2023. (U. Ehret, M. Frank & KIT-Zentrum MathSEE, Hrsg.)
        Project 01: Scholars in the loop? Bridging the gap between distinctive knowledge of small disciplines and training data for AI
        Götzelmann, G.; Tonne, D.; Debus, C.
        2023. (U. Ehret, M. Frank & KIT-Zentrum MathSEE, Hrsg.)
        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
        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
        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
        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
        A community‐endorsed open‐source lexicon for contrast agent–based perfusion MRI : A consensus guidelines report from the ISMRM Open Science Initiative for Perfusion Imaging (OSIPI)
        on behalf of The Perfusion Study Group of the ISMRM; Dickie, B. R.; Ahmed, Z.; Arvidsson, J.; Bell, L. C.; Buckley, D. L.; Debus, C.; Fedorov, A.; Floca, R.; Gutmann, I.; van der Heijden, R. A.; van Houdt, P. J.; Sourbron, S.; Thrippleton, M. J.; Quarles, C.; Kompan, I. N.
        2023. Magnetic Resonance in Medicine. doi:10.1002/mrm.29840
        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
        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
        The impact of tumor metabolic activity assessed by F-FET amino acid PET imaging in particle radiotherapy of high-grade glioma patients
        Waltenberger, M.; Furkel, J.; Röhrich, M.; Salome, P.; Debus, C.; Tawk, B.; Gahlawat, A. W.; Kudak, A.; Dostal, M.; Wirkner, U.; Schwager, C.; Herold-Mende, C.; Combs, S. E.; König, L.; Debus, J.; Haberkorn, U.; Abdollahi, A.; Knoll, M.
        2022. Frontiers in Oncology, 12, Art.Nr. 901390. doi:10.3389/fonc.2022.901390
        High-performance data analytics of hybrid rocket fuel combustion data using different machine learning approaches
        Debus, C.; Ruettgers, A.; Petrarolo, A.; Kobald, M.; Siggel, M.
        2020. AIAA Scitech 2020 Forum, American Institute of Aeronautics and Astronautics. doi:10.2514/6.2020-1161
        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
        MITK-ModelFit: A generic open-source framework for model fits and their exploration in medical imaging–design, implementation and application on the example of DCE-MRI
        Debus, C.; Floca, R.; Ingrisch, M.; Kompan, I.; Maier-Hein, K.; Abdollahi, A.; Nolden, M.
        2019. BMC bioinformatics, 20 (1), Artkl.Nr.: 31. doi:10.1186/s12859-018-2588-1
        Feasibility and robustness of dynamic 18F-FET PET based tracer kinetic models applied to patients with recurrent high-grade glioma prior to carbon ion irradiation
        Debus, C.; Afshar-Oromieh, A.; Floca, R.; Ingrisch, M.; Knoll, M.; Debus, J.; Haberkorn, U.; Abdollahi, A.
        2018. Scientific Reports, 8 (1), Artkl.Nr.: 14760. doi:10.1038/s41598-018-33034-5
        Impact of 18F-FET PET on Target Volume Definition and Tumor Progression of Recurrent High Grade Glioma Treated with Carbon-Ion Radiotherapy
        Debus, C.; Waltenberger, M.; Floca, R.; Afshar-Oromieh, A.; Bougatf, N.; Adeberg, S.; Heiland, S.; Bendszus, M.; Wick, W.; Rieken, S.; Haberkorn, U.; Debus, J.; Knoll, M.; Abdollahi, A.
        2018. Scientific Reports, 8 (1), Artkl.Nr.: 7201. doi:10.1038/s41598-018-25350-7
        Impact of fitting algorithms on errors of parameter estimates in dynamic contrast-enhanced MRI
        Debus, C.; Floca, R.; Nörenberg, D.; Abdollahi, A.; Ingrisch, M.
        2017. Physics in Medicine & Biology, 62 (24), 9322–9340. doi:10.1088/1361-6560/aa8989
        A point kernel algorithm for microbeam radiation therapy
        Debus, C.; Oelfke, U.; Bartzsch, S.
        2017. Physics in Medicine & Biology, 62 (21), 8341–8359. doi:10.1088/1361-6560/aa8d63

        Lehrveranstaltungen

         

        Titel Typ Semester
        Skalierbare Methoden der künstlichen Intelligenz Vorlesung mit Übung (VÜ) WS 22/23
        Skalierbare Methoden der künstlichen Intelligenz Vorlesung mit Übung (VÜ) WS 21/22
         

        Abschlussarbeiten

        Die Gruppe RAI bietet eine Reihe von Bachelor- und Masterarbeitsprojekte in den Themenbereichen skalierbare und effiziente künstliche Intelligenz, Quantifizierung von Unsicherheiten und KI-Anwendungen in der Energieinformatik an. Interessierte Studierende können sich gern per Email melden.

        EQUIPE

        Das Projekt EQUIPE beschäftigt sich mit der Quantifizierung von Unsicherheiten in großen Transformer-Modellen für die Zeitreihen-Vorhersage. Die Transformer-Architektur ist zwar in der Lage eine erstaunlich hohe Vorhersagegenauigkeit zu erzielen, benötigen jedoch immense Mengen an Rechenressourcen. Gängige Ansätze der Fehlerabschätzung in neuronalen Netzen sind in gleichem Maße rechenintensiv, was ihren Einsatz in Transformern derzeit noch erheblich erschwert.
        Die Forschungsarbeiten im Rahmen von EQUIPE zielen darauf ab, diese Probleme zu beheben, und skalierbare Algorithmen zur Quantifizierung von Unsicherheiten in großen neuronalen Netzen zu entwickeln .Dadurch wird perspektivisch der Einsatz der Methoden in Echtzeit-Systemen ermöglicht.

         

        NHR Zukunftsprojekt

        Das NHR Zukunftsprojekt Energy Efficiency and Performance of AI at Scale zielt darauf ab, die Energieeffizienz von großen KI-Modellen zu untersuchen und verbessern. Gemeinsam mit dem NHR-Team an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg wird die Rechenperformance und der Stromverbrauch von großskaligen KI-Modellen, wie beispielsweise dem Wettervorhersage-Modell FourCastNet, analysiert. Hierfür verwenden wir eigens entwickelte Softwaretools, wie das Energie-Profiling Tool Perun. Basierend auf den Erkenntnissen werden neue methodische Ansätze entwickelt die zu einer verbesserten Energieeffizienz führen sollen. 

        letzte Änderung: 26.04.2024
        KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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