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Zentrum für Industriemathematik

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Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Leiter der AG Technomathematik

Raum: MZH 2250
E-Mail: pmaass@math.uni-bremen.de
Telefon: (0421) 218-63801
ORCID iD:  0000-0003-1448-8345

Lebenslauf

26.10.59 geboren in Karlsruhe
1979-81 Mathematik-Studium an der TH Karlsruhe
1981-82 Pembroke College, Cambridge, England (DAAD-Stipendium)
1982-85 Studium an der Universität Heidelberg
5.6.1985 Diplom in Mathematik (Diplomarbeit bei Prof. Dr. E. Hairer)
 
1985-87 Mitarbeiter im DFG-Projekt (Prof. Dr. A.K. Louis) "Entwicklung effizienter Algorithmen für die Computer-Tomographie"
1987-90 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachbereich Mathematik TU Berlin
3.2.1988 Promotion in Berlin
 
1990-91Assistant Professor, Tufts University, Boston (Tomographie Arbeitsgruppe: A. Cormack, E.T. Quinto), 1990-1991
1991-93 Hochschul-Assistent, Universität Saarbrücken
21.5.1993 Habilitation in Saarbrücken
 
1993-99 Professur (C4) für Numerische Mathematik in Potsdam
1999-2021Professur (C4), Direktor des Zentrums für Technomathematik in Bremen
seit 1999 Professur (C4) am Zentrum für Technomathematik in Bremen, Leiter der AG Technomathematik

Sonstiges:

Forschungsgebiete

Leitung von Projekten

  1. Design-KIT: Künstliche Intelligenz in der mechanischen Bauteilentwicklung; TP: Deep Learning zur Geometrieerzeugung von mechanischen Bauteilen (01.10.2020 - 31.03.2022)
  2. HYDAMO - Hybride datengetriebene und modellbasierte Simulation komplexer Strömungsprobleme in der Fahrzeugindustrie (01.04.2020 - 31.03.2023)
  3. SPAplus: Small Data Probleme in der digitalen Pathologie und programmbegleitende Maßnahmen (01.04.2020 - 31.03.2023)
  4. AGENS - Analytisch-generative Netzwerke zur Systemidentifikation (01.04.2020 - 31.03.2023)
  5. DIAMANT - Digitale Bildanalyse und bildgebende Massenspektrometrie zur Differenzierung von nichtkleinzelligem Lungenkrebs (01.01.2020 - 31.12.2022)
  6. Studie zur Qualitätsbewertung, Standardisierung und Reproduzierbarkeit von Daten der bildgebenden MALDI-Massenspektrometrie – MALDISTAR (01.07.2019 - 30.06.2022)
  7. EU-ROMSOC: Teilprojekt ''Data Driven Model Adaptations of Coil Sensitivities in MR Systems'' (01.11.2017 - 30.04.2021)
  8. BMBF-MPI²: Modellbasierte Parameteridentifikation in Magnetic Particle Imaging (01.12.2016 - 30.11.2019)
  9. DFG-Graduiertenkolleg: π³ Parameter Identification – Analysis, Algorithms, Applications (01.10.2016 - 31.03.2021)
  10. Neuronale Netze im MALDI Imaging (seit 01.10.2016)

Veranstaltungen (Auswahl)vollständige Liste

  1. Mathematical Foundations of AI (Sommersemester 2023)
  2. Mathematical Foundations of Machine Learning (Sommersemester 2023)
  3. Mathematical Foundations of Data Analysis (Wintersemester 2022/2023)
  4. Inverse Problems (Wintersemester 2022/2023)
  5. Mathematical Foundations of Machine Learning (Sommersemester 2022)

betreute/begutachtete Dissertationen (Auswahl)vollständige Liste

  1. Tikhonov Functionals Incorporating Tolerances in Discrepancy Term for Inverse Problems (Phil Gralla)
  2. Hybrid Deep Learning: How Combining Data-Driven and Model-Based Approaches Solves Inverse Problems in Computed Tomography and Beyond (Maximilian Schmidt)
  3. Nonnegative Matrix Factorization: Theory, Algorithms and Applications (Pascal Fernsel)
  4. Regularization of ill-posed inverse problems with tolerances and sparsity in the parameter space (Georgia Sfakianaki)
  5. On deep learning applied to inverse problems - A chicken-and-egg problem (Sören Dittmer)

Abschlussarbeiten (Auswahl)vollständige Liste

  1. A different approach of the Deep Image Prior on CT-Imaging (Pegah Golchian)
  2. Inversion of the Modulo Radon Transform via direct Fourier Reconstruction Methods (Meira Iske)
  3. Das universelle Approximationsproblem für neuronale Netze und numerische Tests für niedrig-dimensionale inverse Probleme (Malte Lorenzen)
  4. Long-term Forecasting of Energy Consumption Data using Attention-based Neural Networks (Cécile Pot d'or)
  5. Optimal Filter Functions in X-Ray Computed Tomography (Judith Nickel)

Patente

  1. P. Maaß, J. H. Kobarg, F. Alexandrov, P. Vandergheynst, M. Goldabaee.
    Verfahren zum rechnergestützten Verarbeiten von räumlich aufgelösten Hyperspektraldaten, insbesondere von Massenspektrometriedaten.
    Deutsches Patent- und Markenamt DE102013207402A1,
    Anmeldenummer: 1020132074, Anmeldedatum: 24.04.2013.
    Veröffentlicht in Patenblatt Nr.: am 30.10.2014.
  2. P. Maaß, J. Oetjen, L. Hauberg-Lotte, F. Alexandrov, D. Trede.
    Verfahren zur rechnergestützten Analyse eines oder mehrerer Gewebeschnitte des menschlichen oder tierischen Körpers.
    Deutsches Patent- und Markenamt DE102014224916A1,
    Anmeldenummer: 1020142249, Anmeldedatum: 04.12.2014.
    Veröffentlicht in Patenblatt Nr.: am 06.09.2016.
    US Patent & Trademark Office, US 20160163523 A1,
    Anmeldenummer: 14/959967 , Anmeldedatum: 04.12.2014.
    Veröffentlicht am 09.06.2016
    Intellectual Property Office, GB 2535586,
    Anmeldenummer: GB1521058.6, Anmeldedatum: 30.11.2015.
    Veröffentlicht am 24.08.2016
    Institut national de la propriété industrielle, FR 3029671 A1,
    Anmeldenummer: FR1561774, Anmeldedatum: 03.12.2015.
    Veröffentlicht am 10.06.2016
  3. D. Trede, P. Maaß, H. Preckel.
    Method for analysing the effect of a test substance on biological and/or biochemical samples.
    US Patent and Trademark Office US2011/0098198 A1,
    Anmeldenummer: 2011009819, Anmeldedatum: 29.04.2009.
    Veröffentlicht in Patenblatt Nr.: PCT/EP09/55187 am 28.04.2011.
  4. D. Trede, P. Maaß, F. Alexandrov.
    Verfahren und Vorrichtung zur rechnergestützten Verarbeitung eines digitalisierten Bildes sowie maschinenlesbarer Datenträger.
    Deutsches Patent- und Markenamt 10 2011 003 242.8,
    Anmeldenummer: 102011003, Anmeldedatum: 27.01.2011.
    Veröffentlicht in Patenblatt Nr.: am 02.08.2012.
  5. D. Trede, P. Maaß, H. Preckel.
    Verfahren zur Analyse der Wirkung einer Testsubstanz auf biologische und/oder biochemische Proben.
    Europäisches Patentamt EP2128815,
    Anmeldenummer: 8155784, Anmeldedatum: 07.05.2008.
    Veröffentlicht in Patenblatt Nr.: 2009/49 am 02.12.2009.
  6. P. Maaß, A. K. Louis.
    Verfahren und Vorrichtung zur dreidimensionalen Computertomographie.
    Deutsches Patent- und Markenamt DE19623271A1,
    Anmeldenummer: 19623271, Anmeldedatum: 31.05.1996.
    Veröffentlicht in Patenblatt Nr.: 1997/49 am 04.12.1997.
  7. P. Maaß.
    Verfahren zur Segmentierung von Zeichen.
    Deutsches Patent- und Markenamt DE19533585C1,
    Anmeldenummer: 19533585, Anmeldedatum: 01.09.1995.
    Veröffentlicht in Patenblatt Nr.: 1997/02 am 09.01.1997.

Publikationen (Auswahl)vollständige Liste

  1. R. Herdt, M. Schmidt, D. Otero Baguer, J. Le Clerc Arrastia, P. Maaß.
    Model Stitching and Visualization How GAN Generators can Invert Networks in Real-Time.
    Zur Veröffentlichung eingereicht.

    online unter: https://arxiv.org/abs/2302.02181

  2. C. Arndt, A. Denker, S. Dittmer, N. Heilenkötter, M. Iske, T. Kluth, P. Maaß, J. Nickel.
    Invertible residual networks in the context of regularization theory for linear inverse problems.
    Zur Veröffentlichung eingereicht.

    online unter: https://arxiv.org/abs/2306.01335

  3. D. Nganyu Tanyu, J. Ning, T. Freudenberg, N. Heilenkötter, A. Rademacher, U. Iben, P. Maaß.
    Deep learning methods for partial differential equations and related parameter identification problems.
    Inverse Problems, 39(10), 2023.

    DOI: 10.1088/1361-6420/ace9d4

  4. D. Erzmann, S. Dittmer, H. Harms, P. Maaß.
    DL4TO: A Deep Learning Library for Sample-Efficient Topology Optimization.
    Lecture Notes in Computer Science, Geometric Science of Information. GSI 2023 14071, Springer Verlag, 2023.

    DOI: 10.1007/978-3-031-38271-0_54

  5. P. Maaß, L. Hauberg-Lotte, T. Boskamp.
    MALDI Imaging: Exploring the Molecular Landscape.
    German Success Stories in Industrial Mathematics, H. Bock, K. Küfer, P. Maaß, A. Milde, V. Schulz (Hrsg.), Mathematics in Industry, S. 97-103, Springer Verlag, 2022.

    DOI: 10.1007/978-3-030-81455-7_17