Züchtungsinformatik

Dr. Martin Wutke

FORSCHUNG


Doktorarbeit: “Investigation of animal behavior and suitability of animal housing systems through the use of deep learning algorithms”


Forschungsfelder und Interessen

  • Unsupervised- and semi-supervised learning
  • Computer Vision and Deep Learning
  • Statistical Modeling


Curriculum Vitae


Akademische Erfahrung

Zeitraum Tätigkeit
Seit 10/2019 Doktorand in der Gruppe der Züchtungsinformatik, Georg-August-Universität Göttingen, Deutschland
04/2017 - 10/2019 Master of Science in Angewandter Statistik, Georg-August-Universität Göttingen, Deutschland
10/2015 - 06/2017 Master of Science in Unternehmensführung, Georg-August-Universität Göttingen, Deutschland
10/2012 - 04/2015 Bachelor of Science in Betriebswirtschaftslehre Georg-August-Universität Göttingen, Deutschland

Arbeitserfahrung

Zeitraum Tätigkeit
Seit 10/2019 Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Georg-August-Universität Göttingen, Deutschland
Seit 10/2019 Wissenschaftliche Lehrkraft für die Kurse Data Analysis with R und Machine Learning in der Gruppe der Züchtungsinformatik, Georg-August-Universität Göttingen, Deutschland
08/2014 - 07/2016 Werkstudent bei mod Services GmbH, Controlling und Prozessmanagement, Einbeck, Deutschland
04/2013 - 10/2019 Wissenschaftliche Lehrkraft für Mathematik, Repetitorium Mathematik, Statistik und Fortgeschrittene Mathematik: Optimierung, Professuren für Statistik und Ökonometrie, Georg-August-Universität Göttingen, Deutschland

Publikationen


Autoren Titel Journal
L Thiel,M Mergenthaler, M Wutke, V Haberlah‐Korr Use of insect pest thresholds in oilseed rape and cereals: is it worth it? Pest Management Science
M Wutke, C Lensches, JH Witte, J Gerberding, MA Lieboldt, I Traulsen Entwicklung eines automatischen Monitoringsystems für die Geburtsüberwachung bei Sauen 43. GIL-Jahrestagung 2023 - Fokus: Resiliente Agri-Food-Systeme
A Lange, M Wutke, S Ammer, AK Appel, H Henne, A Deermann, I Traulsen Old breeds, new solutions? Effects of two different traditional sire breeds on skin lesions, tail lesions, tail losses, performance and behaviour of rearing pigs animal
M Wutke, F Heinrich, PP Das, A Lange, M GEntz, I Traulsen, FK Warns, AO Schmitt, und M Gültas Detecting Animal Contacts—A Deep Learning-Based Pig Detection and Tracking Approach for the Quantification of Social Contacts Sensors
TM Lange, M Wutke, L Bertram, H Keunecke, F Kopisch-Obuch, und AΟ Schmitt Decision Strategies for Absorbance Readings from an Enzyme-Linked Immunosorbent Assay—A Case Study about Testing Genotypes of Sugar Beet (Beta vulgaris L.) for Resistance against Beet Necrotic Yellow Vein Virus (BNYVV) Agriculture
M Wutke, AΟ Schmitt, I Traulsen, und M Gültas Investigation of Pig Activity Based on Video Data and Semi-Supervised Neural Networks AgriEngineering
F Heinrich, M Wutke, PP Das, M Kamp, M Gültas, und AO Schmitt Identification of Regulatory SNPs Associated with Vicine and Convicine Content of Vicia faba Based on Genotyping by Sequencing Data Using Deep Learning Genes
M Wutke Deep Feedforward Neural Networks Learning Deep
M Wutke, M Gültas, I Traulsen, und AO Schmitt Automatische Unterscheidung von Verhaltensmustern bei Schweinen auf der Basis von Anomalieerkennung durch ein neuronales Konvolutionsnetzwerk 40. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier

Für Publikationen siehe auch ResearchGate.