Vortragsinhalt:

Der Vortrag zeigt, wie sich mithilfe satellitengestützter Erdbeobachtungsdaten Informationen zum globalen Offshore-Windenergiemarkt in hoher zeitlicher Auflösung und Informationsdichte ableiten lassen.

Auf Basis europäischer Fernerkundungsmissionen werden Standorte, Entwicklungszustände und technische Parameter von Offshore-Windenergieanlagen automatisiert erfasst.

Durch die Aufbereitung und Analyse der Daten, unter anderem mittels Deep-Learning-Verfahren, entsteht ein unabhängiges Werkzeug zur Erstellung von Marktberichten.

Dadurch können globale Markttrends ebenso abgebildet werden wie regionale Besonderheiten und lokale Details einzelner Anlagen.

CV:

Thorsten Höser ist seit Juni 2024 als Post-Doc-Wissenschaftler am Deutschen Fernerkundungsdatenzentrum (DFD) des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) tätig.

Sein fachlicher Fokus liegt auf der Entwicklung skalierbarer Deep-Learning-Verfahren zur Analyse von Erdbeobachtungsdaten, insbesondere auf der Integration synthetischer Daten für das Training neuronaler Netze.

Zuvor war er von Dezember 2022 bis Mai 2024 als Senior Data Scientist bei der Deutschen Telekom Technik tätig, wo er die Integration von Large-Language-Model-Services in operative Prozesse des Netzausbaus und der Instandhaltung verantwortete.

Im Rahmen seiner Promotion, die er im Mai 2022 an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg am Lehrstuhl für Fernerkundung einreichte, arbeitete er mehrere Jahre als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Deutschen Fernerkundungsdatenzentrum (DFD) des DLR.

In dieser Zeit entwickelte er Deep-Learning-Verfahren unter Nutzung synthetischer Trainingsdaten und baute eine KI-Infrastruktur auf, mit Anwendungen insbesondere im Bereich des Monitorings von Offshore-Windenergie-Infrastrukturen.

Zuvor war Thorsten Höser als selbständiger Data Scientist sowie als Dozent in der Hochschullehre mit Schwerpunkten in Statistik und Datenanalyse tätig.

Sein akademischer Hintergrund umfasst ein Bachelor- und Masterstudium der Geographie mit den Schwerpunkten Fernerkundung, Geoinformatik, Maschinelles Lernen und Statistik.

Seine berufliche Laufbahn begann im industriellen Umfeld mit IHK-Ausbildungen und Tätigkeit als Elektroniker für Betriebstechnik sowie Industriekaufmann bei der Kind & Co. Edelstahlwerke GmbH.