Patricia Kelbert

Patricia Kelbert ist seit 2017 am Fraunhofer IESE in der Abteilung Data Science als Entwicklerin tätig. Sie hat in Frankreich an der »Université de Strasbourg« Bioinformatik studiert und dort im Jahr 2005 ihren Master abgeschlossen. Sie beschäftigt sich seit langem intensiv mit Programmierung, Software Engineering und Datenbanken über verschiedene Fachgebiete hinweg (von Genetik bis zu Biodiversität, von der pharmazeutischen Industrie bis zur Security). Momentan befasst sie sich unter anderem mit den Themen Datennutzungskontrolle und Privatsphäre.

KI-Vorhersagen auf der Spur – oder: Wie ein gutes Uncertainty Management den Umgang mit KI-Modellen erleichtert

Der Umgang mit Unsicherheiten stellt bei der Nutzung von KI-Vorhersagen in vielen Anwendungsbereichen einen entscheidenden Faktor dar. Das gilt insbesondere in der Medizin und beim autonomen Fahren. In der Medizin kann der Umgang mit Unsicherheit dazu beitragen, dass sich KI-Modelle…

Data Quality in Agriculture

Growing the Future: Overcoming Data Quality Problems in Agriculture

Farmers around the world, including in the EU, face many challenges. Their daily work and businesses need to be rethought in order to reduce the negative impact on the environment and achieve a sustainable economy in the long term. For…

Predictive Maintenance umsetzen: Wie geht das?

Predictive Maintenance ist ein proaktiver Instandhaltungsansatz, bei dem vorausgesagt wird, wann Anlagen oder Maschinen wahrscheinlich ausfallen werden, und wodurch Instandhaltungsmaßnahmen entsprechend geplant und eingeleitet werden können. Ziel von Predictive Maintenance ist es, Ausfallzeiten zu minimieren, Instandhaltungskosten zu senken und die…

KI als Hoffnungsträger in der Diagnostik von Seltenen Erkrankungen

Passend zum internationalen »Tag der Seltenen Erkrankungen« am 28.02.2023 möchten wir mit diesem Blog-Beitrag auf KI als Hoffnungsträger in der Diagnostik von Seltenen Erkrankungen eingehen. Obwohl man von Seltenen Erkrankungen spricht, sind allein in Deutschland um die 4 Millionen Menschen…

Data Quality Assessment in Agriculture

Data Quality Assessment in Agriculture

Nowadays, it has become almost inconceivable to imagine agriculture without sensors, whether they are simple GPS devices to help farmers optimize their work in the fields, monitor livestock, or more complex equipment allowing advanced monitoring of animals (e.g. animal welfare…

Fraunhofer IESE - Informationelle Selbstbestimmung mit MYDATA

MYDATA Control Technologies (Version 4)

Daten teilen, Kontrolle behalten – unser letzter Blog-Artikel beschäftigte sich mit der Geschichte der Datennutzungskontrolle am Fraunhofer IESE. Diese soll einen durchgängigen technischen Rahmen für Datensouveränität schaffen, von der Erstellung über die Nutzung bis hin zur Vernichtung der Daten. Von…