Prof. Dr. Malte Prieß

Dekan Fachbereich Informatik

Akademische Ausbildung:

Okt. 2008 – Feb. 2012
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (Institut für Informatik),
Promotion zum Dr. rer. nat. (magna cum laude)
Okt. 2002 – Nov. 2007
Leibniz Universität Hannover (Max-Planck-Institut für Gravitationsphysik),
Dipl. Phys. (mit Auszeichnung)
Feb. 2005 – Juli 2005
Universidad de La Laguna, Teneriffa/Spanien,
Studienaufenthalt, gefördert vom DAAD
Okt. 2001 – Sept. 2002
Beuth Hochschule für Technik Berlin
Studium der Technischen Informatik
1993 – 2000
Dreilinden-Oberschule, Berlin-Zehlendorf Abitur

Berufliche Tätigkeit:

Seit April 2018
Duale Hochschule Schleswig-Holstein, Dekan Wirtschaftsinformatik
April 2016 - März 2018 Berufsakademie der Wirtschaftsakademie Schleswig-Holstein GmbH, Fachbereichsleitung Wirtschaftsinformatik
Feb. 2015 – März 2016 und Mai 2013 – März 2014
d-fine GmbH
Unternehmensberater (Einsatzorte: Deutschland, Italien, Frankreich)
April 2014 – Jan. 2015
Lehrtätigkeit an verschiedenen Schulen, Kiel und Hamburg
Mai 2012 – Apr. 2013
Helmholtz-Zentrum für Meeresforschung Kiel (GEOMAR), Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Juni 2010 – Apr. 2013
Engineering Optimization & Modeling Center, Universität Reykjavik/Island, Forschungsaufenthalte und Gastvorträge
Juli 2009
McKinsey&Company, Frankfurt am Main, Business Technology Seminar ”BTO Inside“
Okt. 2008 – Feb. 2012
Exzellenzcluster ”Ozean der Zukunft“, Institut für Informatik, CAU zu Kiel, Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Feb. 2008 – Sept. 2008
Leibniz-Institut für Meeresforschung Kiel (IFM-GEOMAR), Wissenschaftlicher Mitarbeiter
März 2007
California Institute of Technology (CALTECH), Pasadena/USA, Forschungsaufenthalt

Publikationen:

Artikel in Fachzeitschriften, Konferenzartikel

Mehra, A.; Prieß, M.; Himstedt, M. (2024): On the need of further evaluation metrics for automated visual document analysis in business environments, 26th International Conference on Business Informatics (CBI 2024), submitted

Prechel, K.; Prieß, M. (2023): Ethische Rahmenbedingungen beim Einsatz von KI im Projektgeschäft – Gefahren und Chancen der KI. In: Bernert, C.; Scheurer, S.; Wehnes, H. (eds.): KI in der Projektwirtschaft, Gesellschaft für Projektmanagement (GPM), 1st edition, UVK Verlag, S. 47–55

Prieß, M.; Prechel, K. (2023): KI lehren, KI lernen an der DHSH – Potentiale für die Bildungslandschaft, in: INFORMATIK 2023 – Designing Futures: Zukünfte gestalten, Gesellschaft für Informatik e.V., S. 457–460. https://doi.org/10.18420/inf2023 56

Mehra, A; Prieß, M.; Peters, T. V. (2022): Evaluierung des Dense Passage Retrievals zur Dokumentensuche in Behörden im Vergleich zu BM25, vol. AKWI-Tagungsband zur 35. AKWI-Jahrestagung, S. 353–362 (PWC Paper-/Posterpreis)

Slawig, T., Prieß, M., Kratzenstein, M., 2014: Surrogate-Based and One-Shot Optimization Methods for PDE-Constrained Problems with an Application in Climate Models. In: Koziel S., Leifsson L., Yang XS. (eds) Solving Computationally Expensive Engineering Problems. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics 97, 1–24. Springer, Cham
Prieß, M., Koziel, S., Slawig, T., 2013: Marine Ecosystem Model Calibration with Real Data Using Enhanced Surrogate-Based Optimization. Journal of Computational Science 4 (5), 423–437
Prieß M., Piwonski J., Koziel S., Oschlies A., Slawig T., 2013: Accelerated Parameter Identification in a 3D Marine Ecosystem Model Using Surrogate-Based Optimization. Ocean Modelling 68, 22–36
Prieß M., Piwonski J., Koziel S., Slawig T., 2012: Parameter Identification in Climate Models Using Surrogate-Based Optimization. Journal of Computational Methods in Science and Engineering 12, 47–62
Prieß, M., Slawig, T., 2012: Aggressive Space Mapping for the Optimization of a Marine Ecosystem Model. International Journal of Mathematical Modeling and Numerical Optimization 3, 98–116
Prieß, M., Koziel, S., Slawig, T., 2011: Surrogate-Based Optimization of Climate Model Parameters Using Response Correction. Journal of Computational Science 2, 335–344
Prieß, M., Koziel, S., Slawig, T., 2011: Improved Surrogate-Based Optimization of Climate Model Parameters Using Response Correction. Conference Proceedings, Int. Conf. Simulation and Modeling Methodologies, Technologies and Appl., SIMULTECH 2011, Noordwijkerhout, The Netherlands, July 29–31, 449–457 (selected for publication in Advances in Intelligent Systems and Computing)
Prieß M., Slawig T., 2010: Surrogate-Based Optimization of Biogeochemical Transport Models. Proceedings of the 8th International Conference of Numerical Analysis and Applied Mathematics, September 2010, AIP Conference Proceedings. Mathematical and Statistical Physics 1281, 612–616
Harms J., Mahrdt C., Otto M., Prieß M., Danzmann K., 2008: Subtraction-Noise Projection in Gravitational-Wave Detector Networks. Physical Review D 77 (12)

Buchbeiträge, Poster (Auswahl)

Prieß, M., Janz, K., Kraas, H., 2021: KI am Anwendungsbeispiel der Zahlungskorrektur der PPI AG, Posterausstellung anlässlich der Herbstsitzungen des Wissenschaftsrates, Kiel
Prieß, M., Koziel, S., Slawig, T., 2013: Marine Ecosystem Model Calibration through Enhanced Surrogate-Based Optimization, in: Pina, N., Kacprzyk, J., Filipe, J. (Eds.), Simulation and Modeling Methodologies, Technologies and Applications. Advances in Intelligent Systems and Computing 197, 193–208. Springer, Berlin, Heidelberg
Prieß, M., 2012: Surrogate-Based Optimization for Marine Ecosystem Models. Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, Institut für Informatik. https://macau.uni-kiel.de/receive/diss mods 00007782?lang=de.
Prieß M., 2010: Surrogate-Based Optimization of Biogeochemical Models, Symposium des Cluster of Excellence “The Future Ocean”, Kiel

Schwerpunkte:

Modernes Software Engineering
Cloud Computing
KI, Data Science
Nichtlineare Optimierung
Algorithmen und Datenstrukturen

Aktuelle Forschungsprojekte:

Auftragsprojekt mit der IDALABS GmbH & Co KG: Automatisierte Belegerfassung
Prieß, M., Himstedt, M., Gürtler, T. (2024/25): Anbahnung Drittmittelprojekt, Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM), „KI-MODULE für das Handwerk“
Auftragsprojekt mit der DRK Schwesternschaft, Lübeck, Konzeptionierung und Implementierung eines HR-Dashboards

Anträge – aktuell:

Prieß, M., Himstedt, M., Gürtler, T. (2024/25): FuE, Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM), „KI-MODULE für das Handwerk“, in Anbahnung
Prieß, M. (2022): Fellowship Antrag "‘KI lehren, KI lernen an der DHSH"’, KI-Campus (Stifterverband für die Deutsche Wissenschaft e.V.) / akzeptiert

Anträge – bisher:

Kooperationspartner im Rahmen des BMBF-Programms „Nachwuchsforschungsgruppen in der empirischen Bildungsforschung“
- Antragsteller: Steffen Brandt (opencampus)

- Geplante Zusammenarbeit mit der von Steffen Brandt und dem Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik (IPN) beantragten Nachwuchsforschungsgruppe „KI lehren, KI lernen“

- Geplante Teilnahme bei Workshops zur Integration von Inhalten aus Massive Open Online Courses (MOOCs) in die Hochschulehre

Antragszeitpunkt: 01/2020

Ergebnis: Ausstehend (in erster Stufe genehmigt)

Mitantragsteller im Rahmen des BMBF-Programms "Forschung an Fachhochschulen mit Unternehmen" (FHprofUnt 2018).
Thema: ​​Scalable Data Analytics – Modernisierung analytischer Informationssysteme

Kooperationspartner: Prof. Jens Ehlers (TH Lübeck), freenet Group

Beantragte Zuwendung: 571 TEUR

Antragszeitpunkt: 05/2018

Ergebnis: Ablehung

Des Weiteren mehrere Anträge (darunter DFG) im Rahmen des Exzellenzcluster “Future Ocean“ (CAU Kiel, GEOMAR), 2011-13