Prof. Svyatoslav Voloshynovskiy / Prof. Samuel Krucker / Prof. Martin Melchior
Université de Genève Svyatoslav Voloshynovskiy Lucia Kleint Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW Samuel Krucker Martin Melchior Cédric Huwyler
Informationen zum Autor
Svyatoslav (Slava) Voloshynovskiy erwarb 1993 einen Abschluss als Funktechniker am Polytechnischen Institut Lviv und 1996 einen Doktortitel in Elektrotechnik an der Staatlichen Universität Lvivska Politechnika, Lviv, Ukraine. In den Jahren 1998/1999 war er als Gastwissenschaftler an der University of Illinois in Urbana-Champaign, USA, tätig. Seit 1999 arbeitet er an der Universität Genf, wo er Professor am Fachbereich Informatik ist und die Gruppe für stochastische Informationsverarbeitung leitet. Seine derzeitigen Forschungsinteressen umfassen die theoretische Analyse der Datenverarbeitung und des maschinellen Lernens in verschiedenen Anwendungen von der Physik bis zur Sicherheit.
Samuel Krucker schloss 1992 sein Studium der Experimentalphysik an der ETH Zürich ab und promovierte 1996 am Institut für Astronomie der ETH Zürich. Zurzeit hat er eine Doppelfunktion, die er sich mit der Fachhochschule Nordwestschweiz (FHNW) und dem Space Sciences Laboratory (SSL) der University of California, Berkeley, USA, teilt. Samuel Kruckers wissenschaftliches Hauptinteresse gilt Problemen der Plasma-Astrophysik, insbesondere der Sonnen- und Heliosphärenphysik, aus beobachtender und experimenteller Sicht. Die Untersuchung der Sonne und der Heliosphäre hat gegenüber der Untersuchung anderer astrophysikalischer Objekte den wesentlichen Vorteil, dass detaillierte, räumlich aufgelöste Beobachtungen und sogar in-situ-Beobachtungen möglich sind.
Martin Melchior erwarb 1992 den Master in theoretischer Physik an der ETH Zürich und 1996 den Doktortitel in Naturwissenschaften am Departement für Materialwissenschaften, ebenfalls an der ETH Zürich. Seit 2013 ist er Professor an der Fachhochschule Nordwestschweiz (FHNW) und stellvertretender Leiter des Instituts für Data Science der FHNW. Martin Melchiors wissenschaftliche Hauptinteressen sind Design und Implementierung von wissenschaftlichen Datenverarbeitungs- und Analysesystemen; stochastische Modellierungstechniken und ihre Anwendungen mit Forschungsprojekten im Bereich der astronomischen Datenverarbeitung (Astroinformatik) und stochastische Modellierung für Risikoanalyse und Geschäftsplanung.
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