Experte für Computer Vision und Deep Learning berufen

Computer Vision und Deep Learning gehören zu den wichtigsten Disziplinen, in denen die künstliche Intelligenz in den letzten Jahren revolutionäre Fortschritte verzeichnen konnte. Schon jetzt bestimmen sie den technologischen Fortschritt in entscheidendem Maße mit. Diese Erfolge haben moderne Technologien wie das autonome Fahren entscheidend vorangebracht. Außerdem beschleunigen sie den enorm wichtigen Erkenntnisgewinn in zahlreichen Bereichen wie der computergestützten Diagnostik in der Medizin, der Medikamentenforschung, der Sprachverarbeitung, den Vorhersagemodellen für Wetter und Energieversorgung u.v.m.

Aus Begeisterung wird Leidenschaft

Prof. Gloger verfügt über eine sehr breite Expertise in vielseitigen Anwendungsbereichen der Computer Vision, bei der er exzellente Kenntnisse über maschinelle Lernmethoden wie Deep Learning erlangte. Die Begeisterung für sein Lehrgebiet begann schon mit seinen erfolgreichen, wissenschaftlichen Tätigkeiten zur medizinischen Bildanalyse an der TU Berlin und im Rahmen seiner Promotion (2012) an der Universität Greifswald. Er entwickelte innovative Verfahren zur automatischen Organvolumetrie in MRT-Datensätzen für die Greifswalder SHIP-Studie und forschte in einem Berliner Thinktank der Karl Storz GmbH zeitgleich für chirurgische Operationsunterstützungen durch Videoendoskopien u.a. im Rahmen der Augmented Reality (BMBF-Projekt EndoGuide).

Forschungspreisträger mit Tüftlergen

Gemeinsam mit seinen Computer Vision-Arbeiten zur Erkennung chirurgischer Instrumente in verschiedenen Abschnitten von Krankenhauskreisläufen gelangen Prof. Gloger zahlreiche Patente für die Medizintechnik. Weiterhin publizierte er zur automatischen Bewegungsanalyse von Stimmritzen in der HNO-Medizin und setzte sich begeistert zur Netzwerkbildung zwischen Industrie- und Forschungsvertretern ein.

Von 2014 bis 2017 wurden Prof. Glogers vielfältige Forschungsaktivitäten von der Deutschen Forschungsgemeinschaft mit einem eigenem Forschungsprojekt unterstützt, so dass weitere Patente und Publikationen daraus entstehen konnten. Für seine innovativen und interdisziplinären Errungenschaften in Industrie und Forschung erhielt Prof. Gloger 2014 einen Forschungspreis vom Land Mecklenburg-Vorpommern.

Beratertätigkeiten in der Entwicklung von Computer Vision-Algorithmen erweitern seine umfangreichen Anwendungskenntnisse. Ab 2018 arbeitete Prof. Gloger als Computer Vision Entwickler wo er neueste Deep Learning-Methoden einsetzte, um Herausforderungen im autonomen Fahren zu meistern. Im EU-Forschungsprojekt HELIAUS war er in dieser Zeit für die Objekterkennung in Videos von Farb- und Infrarotkameras zuständig, um andere Verkehrsteilnehmer (vor allem schutzbedürftige Verkehrsteilnehmer wie Fußgänger, Fahrradfahrer und Tiere) auch nachts und bei schlechten Wetterverhältnissen für eine automatisierte Fahrzeugsteuerung mit Kollisionsvermeidung frühzeitig zu erkennen. Ab 2021 komplettierte er als Computer Vision Entwickler für das autonome Fahren mobiler Arbeitsmaschinen wie beispielsweise Erntemaschinen, Kran- und Baumaschinen sein reichhaltiges und interdisziplinäres Kenntnis- und Erfahrungsprofil.

Ausbau von KI, anwendungsbezogener Forschung und Netzwerken

Prof. Gloger folgt dem Ruf an die Hochschule Worms gerne, um den Studierenden ein umfangreiches und zugleich praxisorientiertes Lehrangebot zu bieten. Durch den Aufbau eines KI-Labors möchte er Lehre und anwendungsbezogene Forschung in diesen elementaren Gebieten der künstlichen Intelligenz voranbringen. Ein besonderes Anliegen ist es ihm, aus seinen Industriekontakten und mit Hilfe seiner interdisziplinären Kenntnisse neue Forschungsnetzwerke und-projekte an der Hochschule entstehen zu lassen.

„Ich freue mich sehr über meinen Ruf an die Hochschule Worms. Ich erlebe den Fachbereich mit seinem hochmotivierten und kollegialen Team als ideale Basis für einen bereichernden Austausch. Meine reichhaltigen Praxiserfahrungen können den Studierenden zugutekommen und daraus lassen sich spannende neue Ideen und Projekte generieren.“, ergänzt Prof. Gloger.

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