Data Science & Machine Learning

Patrik Thomas
Michalski.

Ich forsche zu räumlichen und raumzeitlichen Daten. Meine Schwerpunkte sind Datenanalyse, Modellierung und maschinelles Lernen.

Forschung und Softwareentwicklung

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Patrik Thomas Michalski
Offen für Jobangebote

Kiel, Schleswig-Holstein, Deutschland

Projekte

Datenanalyse, Modellierung und Softwareentwicklung in meinen Forschungsprojekten.

KI-Symbolbild: Arbeitsplatz für regionale Planung mit schematischen Karten und Blick auf eine Kleinstadt.KI-generiertes Symbolbild
Pflege-Prognose+Laufend

Daten für die regionale Pflegeplanung

Ich arbeite an der Datenanalyse für Prognosen zum regionalen Pflegebedarf in Schleswig-Holstein. Die Ergebnisse sollen die kommunale und landesweite Planung unterstützen.

07/2026 – 01/2027Projekt ansehen
07/2026 – 01/2027Laufend

Pflege-Prognose+

Mein Beitrag

Von Juli 2026 bis Ende Januar 2027 arbeite ich im Projekt in der Informatik und Datenanalyse, mit Schwerpunkt auf Prognosen zum regionalen Pflegebedarf.

Projektkontext

Das Land Schleswig-Holstein fördert Pflege-Prognose+ über seine KI-Förderrichtlinie mit rund 400.000 Euro. Das Vorhaben soll zusammen mit Pflege-Monitor+ Daten aus Kommunen, Pflegeeinrichtungen und Landesbehörden für die Pflegeplanung nutzbar machen.

Förderung und Kontext
Land Schleswig-Holstein, KI-Förderrichtlinie
Projektseite
KI-Symbolbild: Forschungsarbeitsplatz mit schematischen Ansichten von Dateien, Quellcode und Metadaten.KI-generiertes Symbolbild
NFDIxCS

Forschungsdaten gemeinsam beschreiben

Ich arbeitete an der Erweiterung eines gemeinsamen Schemas zur Beschreibung empirischer Forschung um maschinelles Lernen und Datenbanken. Daraus entstand die Arbeit zur A-Posteriori Joint Schema Expansion.

01/2026 – 06/2026Projekt ansehen
01/2026 – 06/2026

NFDIxCS

Mein Beitrag

Ich untersuchte, wie ein bestehendes gemeinsames Schema empirische Forschung im maschinellen Lernen und in Datenbanken beziehungsweise datenintensiven Systemen abbildet. Auf Grundlage einer Folgebefragung erweiterten wir das Schema von drei auf fünf Informatikdisziplinen und passten es für die zusätzlichen Bereiche an.

Der daraus entstandene Beitrag zum vierten NFDIxCS-Symposium beim INFORMATIK Festival 2026 ist veröffentlicht. Meine Mitarbeit von Januar bis Juni 2026 gehörte zu meiner Tätigkeit an der Universität Bayreuth.

Projektkontext

NFDIxCS unterstützt das Forschungsdatenmanagement in der Informatik nach den FAIR-Prinzipien: Daten und Software sollen auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar sein. Ein Konzept des Konsortiums ist der Research Data Management Container, der zusammengehörige Forschungsartefakte bündelt.

Förderung und Kontext
Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI)
Projektseite
KI-Symbolbild: Batterieprüfstand mit Datenerfassung und schematischer Auswertung am Laptop.KI-generiertes Symbolbild
KI@CAU Datencampus Kiel

Datenanalyse in interdisziplinären Projekten

Ich wandte Data-Science-Methoden auf Daten aus anderen Fachgebieten an und arbeitete dabei mit Forschenden aus Elektrotechnik und Physik zusammen.

10/2025 – 12/2025Projekt ansehen
10/2025 – 12/2025

KI@CAU Datencampus Kiel

Mein Beitrag

Von Oktober bis Dezember 2025 wandte ich im Datencampus Data-Science-Methoden auf Daten aus den beteiligten Fachgebieten an. Dabei tauschte ich mich mit Forschenden aus Elektrotechnik und Physik aus.

Projektkontext

Für den Aufbau des Datencampus bewilligte das Land Schleswig-Holstein 2022 rund zwei Millionen Euro für zunächst drei Jahre. Vier Tandems sollten Methoden der Informatik mit Forschungsfragen anderer Disziplinen verbinden.

Förderung und Kontext
Land Schleswig-Holstein
Projektseite
KI-Symbolbild: Werkzeug mit Prozesssensorik, Blechproben mit gezogenen Kragen und eine schematische Simulation.KI-generiertes Symbolbild
DFG-Schwerpunktprogramm 2422

Synthetische Daten. Erklärbare Modelle.

Ich entwickelte einen steuerbaren Generator für Kraft-Weg-Kurven und den Modellierungsablauf zur Werkzeugoptimierung, einschließlich Erklärbarkeitsanalyse und Prüfung durch Simulationen.

04/2025 – 09/2025Projekt ansehen
04/2025 – 09/2025

DFG-Schwerpunktprogramm 2422

Mein Beitrag

Ich entwickelte einen Generator für synthetische Kraft-Weg-Kurven, bei dem sich Material-, Geometrie- und Belastungsparameter steuern lassen. Die zugehörige Veröffentlichung untersucht den Einsatz dieser Daten für Training und Bewertung von Sequenzmodellen.

Für die anschließende Arbeit an einem Surrogatmodell zur Werkzeugoptimierung entwickelte ich den Ablauf mit einem mehrschichtigen Perzeptron, eine Erklärbarkeitsanalyse und die Optimierungsschleife. Vorgeschlagene Stempeloberflächen wurden aus den Modellparametern rekonstruiert und in zusätzlichen Finite-Elemente-Simulationen geprüft. Das Manuskript befindet sich in Begutachtung.

Projektkontext

Das von der DFG geförderte Schwerpunktprogramm 2422 untersucht datengetriebene Modelle für Umformprozesse. Es verbindet Prozessdaten mit Expertenwissen und Simulationen. Die Koordination liegt bei Prof. Mathias Liewald an der Universität Stuttgart.

Förderung und Kontext
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Projektseite
KI-Symbolbild: Sensor, Kabel und Geländelaptop mit einer schematischen Meereskarte an Bord eines Schiffs.KI-generiertes Symbolbild
Marispace-X

Routenplanung mit Risikobewertung

Ich untersuchte die Routenplanung für Schiffe unter Berücksichtigung von Kollisionsrisiken und entwickelte die dafür benötigte räumliche Datenverwaltung.

01/2023 – 03/2025Projekt ansehen
01/2023 – 03/2025

Marispace-X

Mein Beitrag

Von Januar 2023 bis März 2025 arbeitete ich an der Routenplanung und räumlichen Datenverwaltung. Dabei untersuchte ich, wie sich die Bewegung anderer Schiffe bei der Bewertung des Kollisionsrisikos und der Auswahl von Routen berücksichtigen lässt.

Projektkontext

Marispace-X war ein Vorhaben des Gaia-X-Förderwettbewerbs des Bundes. Die Christian-Albrechts-Universität zu Kiel beteiligte sich unter Federführung von Prof. Dr. Matthias Renz. Das angekündigte Gesamtbudget des Konsortiums lag bei rund 15 Millionen Euro.

Der geplante maritime Datenraum verband Edge-, Fog- und Cloud-Verarbeitung. Zu den Anwendungsfällen gehörten die Erfassung von Seegraswiesen und Munitionsaltlasten sowie die Nutzung maritimer Daten für die Schifffahrt.

Förderung und Kontext
Bundesförderung im Gaia-X-Förderwettbewerb
Projektseite

Forschung. Nah an der Praxis.

Ich analysiere Daten, entwickle Modelle und setze die dazugehörigen Verfahren in Software um. Meine Schwerpunkte sind räumliche und raumzeitliche Daten sowie maschinelles Lernen. Mich interessiert, wie sich Zusammenhänge zwischen Ort, Zeit und Bewegung modellieren lassen – auch wenn Datensätze unvollständig oder unterschiedlich aufgebaut sind.

Für die maritime Routenplanung habe ich untersucht, wie sich die Bewegung anderer Schiffe bei der Bewertung von Kollisionsrisiken und der Auswahl von Routen berücksichtigen lässt. In der Fertigung entwickelte ich einen steuerbaren Generator für synthetische Kraft-Weg-Kurven und den Modellierungsablauf für ein Surrogatmodell zur Werkzeugoptimierung. Dazu gehörten eine Erklärbarkeitsanalyse und die Prüfung vorgeschlagener Lösungen durch Simulationen.

Weitere Arbeitsfelder sind Forschungsdatenmanagement und die Datenanalyse für regionale Pflegebedarfsprognosen. Ich habe an einem gemeinsamen Schema zur Beschreibung empirischer Forschung in der Informatik gearbeitet und Data-Science-Methoden auf Fragestellungen aus Elektrotechnik und Physik angewandt. Die Zusammenarbeit mit Forschenden aus anderen Fachgebieten verbindet diese Projekte.

Schwerpunkte

  • Räumliche Datenanalyse
  • Raumzeitliche Modellierung
  • Angewandte KI und maschinelles Lernen

Programmiersprachen

  • C
  • C++
  • Java
  • Python

Sprachen

  • DeutschMuttersprache
  • PolnischMuttersprache
  • EnglischFließend in Wort und Schrift

Werdegang

Berufliche Stationen, Forschungsaufenthalte und Studium.

  1. seit 01/2023

    Doktorand in Informatik

    Aktuell

    Christian-Albrechts-Universität zu Kiel · Kiel, Schleswig-Holstein, Deutschland

    Promotion bei Prof. Dr. Matthias Renz in der Arbeitsgruppe Archäoinformatik – Data Science. Meine Forschung umfasst räumliche Datenverwaltung, maritime Routenplanung und synthetische Daten.

  2. seit 07/2026

    Wissenschaftlicher Mitarbeiter

    Aktuell

    Christian-Albrechts-Universität zu Kiel · Kiel, Schleswig-Holstein, Deutschland

    Mitarbeit im Projekt Pflege-Prognose+ an der Professur für Service Analytics von Prof. Dr. Catherine Cleophas. Ich arbeite an der Datenanalyse für Prognosen zum regionalen Pflegebedarf in Schleswig-Holstein.

  3. 04/2025 – 06/2026

    Wissenschaftlicher Mitarbeiter

    Universität Bayreuth · Bayreuth, Bayern, Deutschland

    Mitarbeit in der Arbeitsgruppe Wirtschaftsinformatik und Process Analytics von Prof. Dr. Agnes Koschmider: datengetriebene Modellierung für die Umformtechnik im DFG-Schwerpunktprogramm 2422 und Forschungsdatenmanagement im Projekt NFDIxCS.

  4. 01/2023 und 01–02/2024

    Forschungsaufenthalte am InfoLab

    University of Southern California (USC) · Los Angeles, California, USA

    Zwei Aufenthalte am InfoLab von Prof. Cyrus Shahabi.

  5. 10/2020 – 12/2022

    M.Sc. Informatik

    Christian-Albrechts-Universität zu Kiel · Kiel, Schleswig-Holstein, Deutschland

    Informatikstudium mit dem Abschluss Master of Science.

    Zur Abschlussarbeit: M.Sc. Informatik

  6. 10/2018 – 12/2022

    Studentische Hilfskraft in der Lehre

    Institut für Informatik, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel · Kiel, Schleswig-Holstein, Deutschland

    Lehrunterstützung am Institut, parallel zum Bachelor- und Masterstudium.

  7. 10/2017 – 09/2020

    B.Sc. Informatik

    Christian-Albrechts-Universität zu Kiel · Kiel, Schleswig-Holstein, Deutschland

    Informatikstudium mit dem Abschluss Bachelor of Science.

    Zur Abschlussarbeit: B.Sc. Informatik

Publikationen

Veröffentlichte, angenommene und eingereichte Forschungsarbeiten.

2026

  1. In BegutachtungZeitschriftenartikel

    A Data-Driven Surrogate Model for Tool Design Optimization in Multi-Stage Shear Cutting and Collar Forming Processes

    Hahn DL, Fonger F, Michalski PT, Riemer M, Kräusel V, Koschmider A, Dix M

    Production Engineering (Springer)

2024

  1. VeröffentlichtKonferenzbeitrag

    Collision-Risk-Aware Ship Routing

    Patrik Thomas Michalski, Niko Preuß, Matthias Renz, Andreas Tritsarolis, Yannis Theodoridis, and Nikos Pelekis

    Proceedings of the 32nd ACM International Conference on Advances in Geographic Information Systems, pp. 545-548

    PublikationGitHub

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