Sitzung an der Technischen Universität Darmstadt bei Prof. Marius Pesavento im September 2026

 

Liebe Mitglieder der ITG-Fachgruppe „Signalverarbeitung und maschinelles Lernen“,

hiermit lade ich Sie zur nächsten Sitzung unserer Fachgruppe ein, die am Freitag, dem 25. September 2026, in Darmstadt stattfinden wird. Unser Gastgeber wird Prof. Dr. Marius Pesavento, Leiter des Lehrstuhl für Nachrichtentechnische Systeme an der Technischen Universität Darmstadt, sein.

Bitte melden Sie sich für das Treffen mittels unserer Anmeldemaske an. Das macht die Planung etwas leichter.

Das Treffen am Freitag, den 25.09.2026 findet an folgender Adresse statt:

Technische Universität Darmstadt
Rundeturmstraße 10, 64283 Darmstadt
Gebäude S3|20, Raum 18

 

Anreise

  • Öffentliche Verkehrsmittel

    Sie erreichen das Gebäude, indem Sie mit dem Bus oder der Straßenbahn zu den Haltestellen „Luisenplatz" oder „Schloss" fahren.

    Wenn Sie mit dem Zug nach Darmstadt anreisen, können Sie entweder mit einem Fernverkehrszug (ICE) am Darmstadt Hauptbahnhof oder mit Regionalzügen am Darmstadt Hauptbahnhof oder am Bahnhof Darmstadt Nord ankommen.

    Für die Anreise vom Bahnhof Frankfurt (M) Flughafen können Sie insbesondere einen direkten Busservice (AirLiner / Bus AIR) nutzen, der Sie direkt ins Stadtzentrum bringt (Endhaltestelle: Darmstadt Kongresszentrum).

    Der Hauptbahnhof liegt nicht im Stadtzentrum, ist aber fußläufig erreichbar (15–20 Min.). Wir empfehlen Ihnen, die Straßenbahn in Richtung Stadtzentrum zu nehmen.

  • Anreise mit dem Auto

    Aus Norden (Frankfurt am Main): Nehmen Sie die A5 in Richtung Basel. Verlassen Sie die Autobahn an der Ausfahrt 25 (Weiterstadt) auf die B42 in Richtung Darmstadt Nord / Carl-Schenck-Ring. Biegen Sie dann rechts auf die Frankfurter Straße ab und folgen Sie der Straße in Richtung Stadtzentrum.

    Aus Süden (Heidelberg): Nehmen Sie die A5 in Richtung Frankfurt am Main. Verlassen Sie die Autobahn an der Ausfahrt 25 (Weiterstadt).

    Parkplätze finden Sie in den Tiefgaragen im Stadtzentrum.

  • Anreise mit dem Flugzeug

    Sie können am Flughafen Frankfurt am Main landen. Von dort aus können Sie die Regionalzüge in Richtung Frankfurt nehmen. Alternativ gibt es einen Busservice (AirLiner), der Sie direkt ins Darmstädter Stadtzentrum bringt (Endhaltestelle: Darmstadt, Kongresszentrum).

 

Hotelvorschläge

Unser Gastgeber empfiehlt uns folgende Hotels:

 

Kurzvorträge

Sollte jemand planen einen Kurzvortrag zu halten, so wäre ich dankbar, wenn Sie dies bis zum 15.09.2026 durchgeben könnten. Sie können dies mittels des Anmeldeformulars tun.

 

Gemeinsames Abendessen am Tag vor dem Treffen

Am Abend vor unserer Sitzung, d.h. am Donnerstag, dem 24.09.2026, treffen wir uns um 18:30 Uhr im

  • Restaurant "City Braustüb’l"
    Wilhelminenstraße 31
    64283 Darmstadt
    city-braustuebl.de.

Bitte geben Sie bei der Anmeldung an, ob Sie planen, zum Abendessen dazu zu kommen.

Marius Pesavento und ich würden uns freuen, Sie im September in Darmstadt willkommen heißen zu können.

Viele Grüße

Gerhard Schmidt

 

Programm:

Uhrzeit Details
08:30 Uhr Begrüßung seitens der Fachgruppe (Gerhard Schmidt)
08:40 Uhr Begrüßung seitens des Instituts für Nachrichtentechnik und Vorstellung des Instituts (Marius Pesavento)
09:00 Uhr Ambiguity Characterization and Design of Sparse Arrays (Marius Pesavento)
09:30 Uhr Robust Conformal Prediction (Stefan Stefanović und Xingchao Jian )
10:00 Uhr IEEE Distinguished Lecture

Prof. Selin Aviyente, Michigan State University, USA: Community Detection in Temporal and Multilayer Networks: Algorithms and Applications

Abstract: Modern data analysis and processing tasks typically involve large sets of graph structured data, where the structure carries critical information. Typically, graphs are used as mathematical tools to describe the interactions between the different entities in the system. Characterizing the meso-scale organization, i.e. the community structure, is an important task in network science. Community detection aims to partition the network into sets of nodes that are densely connected internally but sparsely connected to other dense sets of nodes. Most of the current work on community detection focuses on static networks. However, in many contemporary applications, this relatively simple structure cannot capture the diverse nature of the networks, e.g. temporal networks where the structure changes with time and multilayer networks where the nodes may interact through different mechanisms. Therefore, there is a need to develop community detection methods for these high dimensional networks. In this talk, I will present matrix and tensor factorization methods to detect the community structure in temporal and multilayer networks. The proposed approaches formulate community detection as regularized matrix/tensor decomposition. Different applications of this framework for analyzing high-dimensional social and brain networks will be highlighted.

CV: Selin Aviyente (SM) received her B.S. degree with high honors in Electrical and Electronics engineering from Bogazici University, Istanbul in 1997. She received her M.S. and Ph.D. degrees, both in Electrical Engineering: Systems, from the University of Michigan, Ann Arbor, in 1999 and 2002, respectively. She joined the Department of Electrical and Computer Engineering at Michigan State University in 2002, where she is currently a Professor in the Departments of Electrical and Computer Engineering and Biomedical Engineering.

Prof. Aviyente is the recipient of a Withrow Teaching Excellence Award (2005); NSF CAREER Award (2008); and Withrow Excellence in Diversity Award (2021). She has served as Chair, IEEE Signal Processing Society Bioimaging and Signal Processing Technical Committee (2022-2023); Member, Steering Committees of IEEE SPS Data Science Initiative and IEEE BRAIN; Area Editor, Special Issues for IEEE Signal Processing Magazine (2024); Associate Editor, IEEE Open Journal of Signal Processing (2020-2024) and IEEE Transactions on Information Theory. Prof. Aviyente is serving on the organizing committees of multiple IEEE conferences including as the Technical Co-Chair of IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (2025).

Prof. Aviyente’s research focuses on the theory and applications of time-frequency analysis, machine learning, and signal and information processing over networks. Apart from pursuing fundamental research, she has also worked on using existing tools to define and solve new problems, particularly in the area of brain connectomics.
11:00 Uhr Kaffeepause
11:30 Uhr Deep Unfolding for Sparse Signal Recovery (Lukas Schynol und Moritz Hemsing)
12:00 Uhr From Robust Signal Processing to Trustworthy Scalable Learning: Statistical Guarantees from Sensor Data to Genomics (Michael Muma)
12:30 Uhr Mittagessen
13:30 Uhr Information and Discussion – Funding programs, opportunities and synergies with the IEEE SPS (Marius Pesavento)
14:00 Uhr Explainable AI for Industrial Applications (Christian Debes)
14:30 Uhr Audio Signal Processing for Hearing-Aids (Henning Puder)
15:00 Uhr Kaffeepause
15:30 Uhr Unfolding a New Acquisition Paradigm: The Unlimited Sampling Framework and Noise-Robust Recovery (Felipe Pagginelli Patricio und Pablo Rademacher)
16:00 Uhr kurzvorträge
  • Sensing the World: Leveraging AI to Boost Radar Sensing (Benedikt Lösch)
16:15 Uhr Verabschiedung (Marius Pesavento)