Team

Luca Eisentraut, M.Sc., Mitarbeiter am Lehrstuhl und Doktorand

• Seit 01/2025: Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg, Mitarbeiter und Doktorand am Lehrstuhl für Hybrid Intelligence
• 2022-2024: Studium Maschinenbau an der Universität Bayreuth (M.Sc.)
• 2020-2023: Studium Betriebswirtschaftslehre an der Universität Bayreuth (M.Sc.)
• 2017-2020: Studium Wirtschaftsingenieurwesen an der Universität Bayreuth (B.Sc.)

Mein Forschungsschwerpunkt liegt auf der Entwicklung innovativer Machine-Learning-Ansätze, mit einem Fokus auf Bildverarbeitung und Anwendungen im Sicherheitssektor. Durch meinen interdisziplinären Hintergrund interessiere ich mich besonders für die Schnittstelle zwischen technischen und wirtschaftlichen Fragestellungen. Bisher habe ich mich mit Methoden zur Qualitätskontrolle in industriellen Prozessen sowie zur medizinischen Bildanalyse beschäftigt. Im Rahmen meiner Forschung an der HSU werde ich vor allem an Fragestellungen der Technologie, der Chancen sowie der Risiken von Deepfakes, insbesondere im Kontext sicherheitsrelevanter Anwendungen, arbeiten.

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Pascal Penava, M.Sc., Mitarbeiter am Lehrstuhl und Doktorand

• Seit 12/2024: Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg, Mitarbeiter und Doktorand am Lehrstuhl für Hybrid Intelligence
• 2023-2024: Universität Bayreuth, Mitarbeiter und Doktorand am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Data Science
• 2021-2023: Studium Digitalisierung und Entrepreneurship an der Universität Bayreuth (M.Sc.)
• 2018-2021: Studium Information Systems an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (B.Sc.)

Mein Forschungsgebiet beinhaltet die Erforschung und Entwicklung innovativer Machine-Learning-Ansätze mit Praxisbezug. Mein Interesse liegt dabei vor allem im Bereich Hybrider Intelligenz, mit dem Fokus auf EEG-basierten Mensch-Computer-Schnittstellen und der Analyse von Zeitreihen-Daten. Ein weiterer Schwerpunkt meiner Forschung liegt auf der Anwendung von Computer-Vision-Methoden in verschiedenen industriellen Bereichen.

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Christopher Mai, M.Sc., Mitarbeiter am Lehrstuhl und Doktorand

• Seit 10/2024: Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg, Mitarbeiter und Doktorand am Lehrstuhl für Hybrid Intelligence
• 2024: Universität Bayreuth, Mitarbeiter und Doktorand am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Data Science
• 2019-2023: Studium Maschinenbau an der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus-Senftenberg (M.Sc.)
• 2016-2019: Studium Maschinenbau an der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus-Senftenberg (B.Sc.)

Mein Forschungsinteresse liegt in der Erforschung, Entwicklung und Optimierung innovativer Machine-Learning-Ansätze, die gezielt auf praktische Anwendungen ausgerichtet sind. Im Fokus steht dabei vor allem die Anwendung von Computer-Vision-Methoden in unterschiedlichen industriellen Sektoren. Hierunter zählt insbesondere das Erkennen von Anomalien an Objekten während des Produktionsprozesses, um Fehler frühzeitig zu identifizieren.

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Leopold Fischer-Brandies, M.Sc., Mitarbeiter am Lehrstuhl und Doktorand

• Seit 10/2024: Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg, Mitarbeiter und Doktorand am Lehrstuhl für Hybrid Intelligence
• 2021-2024: Studium Digitalisierung und Entrepreneurship an der Universität Bayreuth (M.Sc.)
• 2017-2021: Studium Betriebswirtschaftslehre an der Universität Bayreuth (B.Sc.)

Mein Forschungsbereich umfasst im Allgemeinen die Erforschung und Entwicklung von Maschine-Learning-Methoden (insbesondere im Bereich Deep Learning) und deren praktische Anwendung. Meine weiteren Forschungsinteressen liegen in der Entwicklung und dem Einsatz von Agenten-Systemen, Sprachmodellen und Methoden zur Erkennung von Deepfakes.

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Walter Köhn, M.Sc., Mitarbeiter am Lehrstuhl und Doktorand

• Seit 10/2025: Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg, Mitarbeiter und Doktorand am Lehrstuhl für Hybrid Intelligence
• 2023-2025: Studium Finance, Accounting & Taxation an der Freien Universität Berlin (M.Sc.) mit Auslandssemester an der HEC Paris, Frankreich
• 2020-2023: Studium Wirtschaftswissenschaften an der Technischen Universität Dresden (B.Sc.) mit Auslandssemester an der Audencia Business School Nantes, Frankreich

Mein Forschungsgebiet umfasst vorrangig die Entwicklung und Anwendung moderner Methoden der Zeitreihenanalyse. Ausgehend von meinem finanzwirtschaftlichen Hintergrund liegt der Schwerpunkt insbesondere auf der Nutzung maschineller Lernverfahren, um komplexe zeitabhängige Muster in ökonomischen und finanziellen Daten zu erkennen. Meine weiteren Forschungsinteressen liegen im Bereich der Bildklassifikation und -segmentierung in sicherheitsrelevanten Systemen.

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Christian Woesle, M.Systems Eng., ISO Zentralsekretariat Genf, externer Doktorand

• Seit 10/2024: Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg, Doktorand am Lehrstuhl für Hybrid Intelligence
• 2022-2024: IT Programme Manager beim ISO Zentralsekretariat in Genf
• 2020-2022: Gründung und Leitung des Start-ups epanora in Toulouse und La Reunion
• 2017-2020: Technischer Projekt Manager bei Airbus in München und Toulouse
• 2005-2017: Netzwerk Architekt bei einer Bundesoberbehörden in München
• 2013-2016: Studium Systems Engineering an der Hochschule München (M. Systems Eng.)
• 2008-2011: Studium Wirtschaftsinformatik an der FOM Hochschulzentrum München (B.Sc.)

Mein Forschungsbereich liegt in der Analyse des aktuellen Stand der KI Technik bestehender und sich in der Erforschung befindlicher KI-Systeme, mit dem Ziel, eine eindeutige Klassifizierung dieser Systeme vorzunehmen und mögliche Verwandtschaftsgrade aufzuzeigen. Daraus abgeleitet besteht weiterer Forschungsbedarf darin, Problembereiche zu identifizieren und zu adressieren, insbesondere im Hinblick auf den Missbrauch von KI, Bias in KI-Systemen und sicherheitstechnische Aspekte. Hierbei strebe ich sowohl theoretischen Erkenntnisfortschritt als auch eine praktische Umsetzung an, basierend auf realen Anwendungsfällen.

Norbert Mönks, M.Sc. & MBA, BMW AG, externer Doktorand

• Seit 10/2024: Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg, Doktorand am Lehrstuhl für Hybrid Intelligence
• 2022-2024: Berufsbegleitendes Studium: Sustainability Management (MBA) an der SRH Fernhochschule
• Seit 2016: IT Spezialist & Sub-PDO bei der BMW AG
• 2014-2017: Berufsbegleitendes Studium: IT Management (M.Sc.) an der FOM Hochschule München
• 2013-2016: Senior IT Consultant bei der Ventum Consulting GmbH & Co KG.
• 2008-2011: Berufsbegleitendes Studium: Wirtschaftsinformatik (B.Sc.) an der FOM Hochschule München
• 2007-2015: Gründung und Leitung des Start-ups Manathan GmbH
• 2004-2011: IT Manager bei der IDEO GmbH

Mein Forschungsschwerpunkt liegt in der Analyse der aktuellen und zukünftigen Entwicklungen von KI-Technologien, ihrer Anwendung und den damit verbundenen Herausforderungen. Ein zentraler Aspekt meiner Arbeit ist es, Lösungsansätze für bestehende Probleme zu identifizieren und umzusetzen. Dabei liegt ein besonderer Fokus auf Sicherheitsaspekten, wie der Reduzierung von Missbrauchspotenzialen und der Minimierung von Bias in KI-Systemen, sowie auf den Auswirkungen von KI auf Nachhaltigkeitsaspekte. Neben der theoretischen Forschung ist mir auch die praktische Umsetzung der entwickelten Lösungen ein wichtiges Anliegen.

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Justin Hoffmann, M.A., Offizier, Externer Doktorand

• Seit 01/2025: Helmut-Schmidt-Universität/Universität der Bundeswehr Hamburg, Doktorand am Lehrstuhl für Hybrid Intelligence
• Seit 09/2024: M.A. in Management und Medien, Universität der Bundeswehr München
• Seit 10/2023: B.A. in Management und Medien, Universität der Bundeswehr München

Meine Forschungsinteressen liegen in der Weiterentwicklung des System Dynamics Ansatzes durch Hybrid Intelligence. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, insbesondere großer Sprachmodelle, erforsche ich neue Möglichkeiten zur Modularisierung und zur Steigerung der Zugänglichkeit dieses Ansatzes. Das Ziel meiner Forschung besteht darin, praxisorientierte Anwendungen für die modellgestützte Entscheidungsunterstützung zu entwickeln, um den bestehenden und zukünftigen Herausforderungen einer dynamisch komplexen Umwelt effizienter und effektiver begegnen zu können. Darüber hinaus befasse ich mich in meiner Forschung mit Methoden des maschinellen Lernens und des Deep Learnings.

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Celina Rieck, B.A., Research Assistant

• Seit 06/2025: Research Assistant am Lehrstuhl für Hybrid Intelligence, Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg
• Seit 01/2025: Studium Digital Administration and Governance (M.A.), Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg
• 2022 – 2024: Studium Politikwissenschaft (B.A.), Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg
• Seit 07/2021: Offizierslaufbahn der Bundeswehr

Mein Interesse gilt der Integration lernender Systeme in klinische und psychologische Kontexte, insbesondere im Bereich der Prävention und der Persönlichkeitsforschung. Im Zentrum stehen die Analyse und Bewertung KI-gestützter Diagnose- und Entscheidungsprozesse sowie ihrer ethischen, sicherheitstechnischen und gesellschaftlichen Implikationen.

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