Michael Heider

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Lehrstuhl für Organic Computing
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E-Mail:
Raum: 1031 (W)
Sprechzeiten: nach Vereinbarung
Adresse: Am Technologiezentrum 8, 86159 Augsburg

Forschungsschwerpunkte

In meiner Forschung beschäftige ich mich derzeit mit automatisierter Optimierung von Parametern in industriellen Produktionsprozessen und der Qualitätsvorhersage (predictive quality) von in extrusionsbasierter Fertigung erstellten Bauteilen. Dies ist einzuordnen in den Kontext der Inbetriebnahme oder auch Reparametrisierung von Maschinen beliebiger Produktion. Um optimale Parameterkonfigurationen für einen Herstellungsprozess zu finden, kombinieren wir expertenwissensbasierte Ansätze mit evolutionären regelbasierten Lernverfahren (z.B. LCS). Neben der Vorhersage von Qualität ist auch die (automatisierte) Beurteilung von Bauteilen anhand von Qualitätsmerkmalen Forschungsgegenstand. Im Allgemeinen setze ich in meiner Arbeit vor allem auf verschiedene Techniken des maschinellen Lernens (z.B. Deep Learning, evolutionäres Lernen), wobei für unsere Anwendungsszenarien die Erklärbarkeit der Systeme für ihre diversen Stakeholder stets essenziell ist.

 

  • evolutionäres regelbasiertes Lernen
  • Unsupervised Learning zur feature extraction (z.B. Autoencoder)
  • Explainable AI (XAI)
  • Assistenzsysteme
  • Extrusionsbasierte Fertigung
  • 3D-Druck / Additive Fertigung

Publikationen

2023 | 2022 | 2021 | 2020 | 2019 | 2016

2023

Markus Görlich-Bucher, Michael Heider, Tobias Ciemala and Jörg Hähner. 2023. A decision-theoretic approach for prioritizing maintenance activities in organic computing systems. DOI: 10.1007/978-3-031-42785-5_3
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Helena Stegherr, Leopold Luley, Jonathan Wurth, Michael Heider and Jörg Hähner. 2023. A framework for modular construction and evaluation of metaheuristics.
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Michael Heider, David Pätzel, Helena Stegherr and Jörg Hähner. 2023. A metaheuristic perspective on learning classifier systems. DOI: 10.1007/978-981-19-3888-7_3
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Michael Heider, Helena Stegherr, Richard Nordsieck and Jörg Hähner. 2023. Assessing model requirements for explainable AI: a template and exemplary case study. DOI: 10.1162/artl_a_00414
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Helena Stegherr, Michael Heider and Jörg Hähner. 2023. Assisting convergence behaviour characterisation with unsupervised clustering. DOI: 10.5220/0012202100003595
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Michael Heider, Helena Stegherr, David Pätzel, Roman Sraj, Jonathan Wurth, Benedikt Volger and Jörg Hähner. 2023. Discovering rules for rule-based machine learning with the help of novelty search. DOI: 10.1007/s42979-023-02198-x
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Jonathan Wurth, Helena Stegherr, Michael Heider, Leopold Luley and Jörg Hähner. 2023. Fast, flexible, and fearless: a rust framework for the modular construction of metaheuristics. DOI: 10.1145/3583133.3596335
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Neele Kemper, Michael Heider, Dirk Pietruschka and Jörg Hähner. in press. Forecasting of residential unit's heat demands: a comparison of machine learning techniques in a real-world case study. DOI: 10.1007/s12667-023-00579-y
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Lukas Meitz, Michael Heider, Thorsten Schöler and Jörg Hähner. 2023. On data-preprocessing for effective predictive maintenance on multi-purpose machines. DOI: 10.5220/0012146700003541
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Markus Görlich-Bucher, Michael Heider and Jörg Hähner. 2023. Predicting physical disturbances in organic computing systems using automated machine learning. DOI: 10.1007/978-3-031-42785-5_4
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Michael Heider, Helena Stegherr, Roman Sraj, David Pätzel, Jonathan Wurth and Jörg Hähner. 2023. SupRB in the context of rule-based machine learning methods: a comparative study. DOI: 10.1016/j.asoc.2023.110706
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David Pätzel, Michael Heider and Jörg Hähner. 2023. Towards principled synthetic benchmarks for explainable rule set learning algorithms. DOI: 10.1145/3583133.3596416
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Tobias Wittmeir, Michael Heider, André Schweiger, Michaela Krä, Jörg Hähner, Johannes Schilp and Joachim Berlak. 2023. Towards robustness of production planning and control against supply chain disruptions. DOI: 10.15488/13425
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Henning Cui, Andreas Margraf, Michael Heider and Jörg Hähner. 2023. Towards understanding crossover for Cartesian Genetic Programming. DOI: 10.5220/0012231400003595
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2022

Richard Nordsieck, Michael Heider, Anton Hummel and Jörg Hähner. 2022. A closer look at sum-based embeddings for knowledge graphs containing procedural knowledge.
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Michael Heider, David Pätzel and Alexander R. M. Wagner. 2022. An overview of LCS research from 2021 to 2022. DOI: 10.1145/3520304.3533985
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Michael Heider, Helena Stegherr, David Pätzel, Roman Sraj, Jonathan Wurth, Benedikt Volger and Jörg Hähner. 2022. Approaches for rule discovery in a learning classifier system. DOI: 10.5220/0011542000003332
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Helena Stegherr, Michael Heider and Jörg Hähner. 2022. Classifying metaheuristics: towards a unified multi-level classification system. DOI: 10.1007/s11047-020-09824-0
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Jonathan Wurth, Michael Heider, Helena Stegherr, Roman Sraj and Jörg Hähner. 2022. Comparing different metaheuristics for model selection in a supervised learning classifier system. DOI: 10.1145/3520304.3529015
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Michael Heider, Helena Stegherr, Jonathan Wurth, Roman Sraj and Jörg Hähner. 2022. Investigating the impact of independent rule fitnesses in a learning classifier system. DOI: 10.1007/978-3-031-21094-5_11
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Richard Nordsieck, Michael Heider, Alwin Hoffmann and Jörg Hähner. 2022. Reliability-based aggregation of heterogeneous knowledge to assist operators in manufacturing. DOI: 10.1109/icsc52841.2022.00027
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Michael Heider, Helena Stegherr, Jonathan Wurth, Roman Sraj and Jörg Hähner. 2022. Separating rule discovery and global solution composition in a learning classifier system. DOI: 10.1145/3520304.3529014
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Richard Nordsieck, Michael Heider, Anton Hummel, Alwin Hoffmann and Jörg Hähner. 2022. Towards models of conceptual and procedural operator knowledge.
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2021

David Pätzel, Michael Heider and Alexander R. M. Wagner. 2021. An overview of LCS research from 2020 to 2021. DOI: 10.1145/3449726.3463173
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Andreas Wiedholz, Michael Heider, Richard Nordsieck, Andreas Angerer, Simon Dietrich and Jörg Hähner. 2021. CAD-based grasp and motion planning for process automation in fused deposition modelling. DOI: 10.5220/0010571204500458
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Helena Stegherr, Michael Heider, Leopold Luley and Jörg Hähner. 2021. Design of large-scale metaheuristic component studies. DOI: 10.1145/3449726.3463168
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Richard Nordsieck, Michael Heider, Anton Winschel and Jörg Hähner. 2021. Knowledge extraction via decentralized knowledge graph aggregation. DOI: 10.1109/icsc50631.2021.00024
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Michael Heider, Richard Nordsieck and Jörg Hähner. 2021. Learning classifier systems for self-explaining socio-technical-systems.
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2020

Richard Nordsieck, Michael Heider, Andreas Angerer and Jörg Hähner. 2020. Evaluating the effect of user-given guiding attention on the learning process. DOI: 10.1109/acsos49614.2020.00044
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Michael Heider, David Pätzel and Jörg Hähner. 2020. SupRB: a supervised rule-based learning system for continuous problems.
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Michael Heider, David Pätzel and Jörg Hähner. 2020. Towards a Pittsburgh-style LCS for learning manufacturing machinery parametrizations. DOI: 10.1145/3377929.3389963
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2019

Michael Heider. 2019. Increasing reliability in FDM manufacturing. DOI: 10.18420/inf2019_ws52
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Richard Nordsieck, Michael Heider, Andreas Angerer and Jörg Hähner. 2019. Towards automated parameter optimisation of machinery by persisting expert knowledge. DOI: 10.5220/0007953204060413
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2016

Sebastian von Mammen, Heiko Hamann and Michael Heider. 2016. Robot gardens: an augmented reality prototype for plant-robot biohybrid systems. DOI: 10.1145/2993369.2993400
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Lebenslauf

seit 2019 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl Organic Computing der Universität Augsburg
2015–2018 Master-Studium im Fach Informatik und Informationswirtschaft an der Universität Augsburg
2012–2016 Bachelor-Studium im Fach Informatik an der Universität Augsburg

Lehrveranstaltungen

(Angewandte Filter: Semester: aktuelles | Institutionen: Organic Computing | Dozenten: Michael Heider | Vorlesungsarten: Übung, Seminar)
Name Semester Typ
Seminar Organic Computing (Bachelor) Wintersemester 2023/24 Seminar
Seminar Organic Computing (Master) Wintersemester 2023/24 Seminar

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