Til hovedinnhold
Norsk English

Signe Riemer-Sørensen

Forskningsleder

Forsker innen maskinlæring for industriell bruk spesielt hybrid kunstig intelligens som er kombinasjonen av fysiske modeller og datadrevne metoder. Målet er maskinlæringsmodeller som er både robuste og forklarbare. Når de kombineres med optimering kan de lede til effektivisering og minimert ressursspill i mange deler av industri, bygg og anlegg, energisektoren, logistikk mv.

Utdanning

PhD i astrofysikk fra Dark Cosmology Centre, Niels Bohr Instituttet, Københavns Universitet, 2009

Kompetanse og fagområder

- Maskinlæring for industrielle systemer
- Hybrid kunstig intelligens: Kombinasjon av datadrevne metoder og fysiske modeller
- Forklarbar kunstig intelligens
- Kombinasjonen av maskinlæring og optimering
- Datavitenskap og statistisk analyse
- Bygg og anlegg, energi, logistikk
- Prediktivt vedlikehold
- Undervisning og livslang læring

Linkedin

https://www.linkedin.com/in/signe-riemer-s%C3%B8rensen/

ResearchGate

https://www.researchgate.net/profile/Signe-Riemer-Sorensen

ORCID

https://orcid.org/0000-0002-5308-7651

Fagområder

Ekspertise

Kontaktinformasjon

Besøksadresse:
Forskningsveien 1
Oslo