Prof. Dr. Anne Stockem Novo - 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 von der EASY SOFTWARE AG mit Sitz in Mülheim a. d. Ruhr gefördert wird.

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.

Zurzeit ist sie Algorithm Tech Lead für das öffentlich geförderte Projekt KISSaF, eine Kooperation zwischen ZF, der TU Dortmund und dem KMU INGgreen. Unter anderem unterstützt sie die Unternehmensgründung des Start-ups „Season“ als Mentorin und Mitglied des Advisory Boards für Fragen der KI.

Prof. Dr. Anne Stockem Novo
Lehrgebiet: Angewandte Künstliche Intelligenz

Institut Informatik
Bottrop

anne.stockem-novo hs-ruhrwest "«@&.de

Arbeits- und Forschungsschwerpunkte

Autonomes Fahren:

Deep Learning für die Situationserkennung
Intentionserkennung menschlicher Fahrer
Einsatz von Simulationsdaten zur Funktionsentwicklung

Natural Language Processing:

Content analysis
Sentiment analysis

Lehrveranstaltungen

Grundlagen der KI - interdisziplinär
Angewandte KI im E-Commerce
Natural Language Processing
Web-Controlling

Ausgewählte Publikationen

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.