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Dr. Shrutika Sawant

KI-Software Expertin am Fraunhofer IIS
Der rasch wachsende Bedarf der Menschen und die damit verbundene Ausbeutung der natürlichen Ressourcen bedrohen die ökologische Integrität der Natur und ihrer Bewohner. Wir sind uns bewusst, dass die Wildtiere sofort geschützt werden müssen, und es ist unsere Pflicht, jetzt zu handeln, um den klimatischen Abwärtstrend umzukehren. Ich bin fest davon überzeugt, dass die GAIA-Initiative ein solcher Schritt in Richtung dieses Ziels ist. Als Forscherin bin ich dem Fraunhofer IIS und dem Leibniz-IZW sehr dankbar, dass sie mir die Möglichkeit geben, zur Lösung von Problemen im Zusammenhang mit dem Schutz von Wildtieren beizutragen.

Shrutika arbeitet derzeit als KI (Software)-Verantwortliche für das GAIA SAT IoT Projekt am Fraunhofer IIS. Dies beinhaltet die vorläufige Analyse von Bildern, die Bereinigung von Datensätzen, die Kennzeichnung von Bildern, die Durchführung von Erweiterungen und die Entwicklung geeigneter Algorithmen zur Klassifizierung der Bilder. Im Rahmen ihrer Doktorarbeit hat sie KI-Algorithmen zur Klassifizierung von Hyperspektralbildern entwickelt, die von Satelliten oder Drohnen aufgenommen wurden. Sie ist auch in der Arbeit mit Problem Based Learning (PBL) geschult, einer geeigneten Methodik zur Problemlösung.

Shrutika S. Sawant arbeitet derzeit als Wissenschaftliche Mitarbeiterin in der Forschungsgruppe Multimodal Human Sensing am Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS, Deutschland. Von Februar 2021 bis Januar 2023 arbeitete sie als Postdoc am Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS, Deutschland. Sie erwarb 2009 einen B.E.-Abschluss in Elektronik und Telekommunikationstechnik und 2012 einen M.E.-Abschluss in Elektroniktechnik am Rajarambapu Institute of Technology, Rajaramnagar, Maharashtra, Indien. Von 2012 bis 2016 war sie Assistenzprofessorin am selben Institut. Im Jahr 2020 promovierte sie am Vellore Institute of Technology, Vellore, Indien, im Bereich Klassifizierung hyperspektraler Bilder. Sie ist Autorin und Co-Autorin zahlreicher wissenschaftlicher Artikel in führenden Fachzeitschriften von Elsevier, Springer und Taylor and Francis sowie auf IEEE-Konferenzen. Sie ist Gutachterin für mehrere Fachzeitschriften im Bereich Fernerkundung und Bildverarbeitung, darunter IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, IEEE Access und Infrared Physics and Technology. Zu ihren aktuellen Forschungsinteressen gehören Maschinelles Lernen und Computer-Vision-Anwendungen, Modellkompression von tiefen neuronalen Netzen (DNNs) und effiziente DNNs-Inferenz.

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