Malte von Bloh

Doktorand

Liesel-Beckmann-Str. 2

85354 Freising

Tel: +49 (0) 8161 71 - 3487

Fax: +49 (0) 8161 71 - 2899

E-Mail: malte.von.bloh[at]tum.de

Laufbahn

Malte von Bloh studierte im Bachelor- und Masterstudium Agrarwissenschaften an der TU München sowie für ein Semester an der TEC de Monterrey in Querétaro, Mexiko. Während des Masters wandte er sich verstärkt der Informatik zu und hier insbesondere dem maschinellen Lernen. Seine Masterarbeit absolvierte er in der Computer Vision Gruppe des Lehrstuhls für Methodik der Fernerkundung unter Prof. Schmidhalter & Dr. Marco Körner.

Seine Forschungsschwerpunkte liegen in dem Erstellen von Ertragsprognosen sowie intelligentem Crop Monitoring, insbesondere:

• Dem Erlernen von zeit-sequenzieller, pflanzlicher Wachstumsfunktionen

• Explainability & Trust Analysis von deep learning Methoden für agrarbezogenes Deep Learning

• Hybrid AI: Integrieren von Expertenwissen in datengetriebene Algorithmen

• Verbesserung der Zuverlässigkeit & Robustheit von maschinellen Lernverfahren

• Verknüpfen von Bildverarbeitung, Satelliten-, Boden-, Klimadaten und der Quantifizierung von agronomischen Managementmaßnahmen

Weitere Erfahrungen in der Industrie sammelte er unter anderem in der Computer Vision Abteilung von Agrarrobotik Herstellern, Software-QM von FMIS sowie der Management Beratung von Firmen mit dem Fokus Digital Farming. Von 2019 - 2021 war er Teil eines Startups, das sich mit intelligentem Pflanzenmonitoring (Computer Vision, Zeit-sequenzielle Prognosemodelle) beschäftigte und übernahm hier maßgeblich das R&D. Von März - Juni 2023 besuchte er im Rahmen seiner Promotion das Lab von David Lobell an der Stanford University.

Wichtigste Auszeichnungen

• 2018: Helmut-Claas Stipendium für seine Bachelorarbeit über die Erfassung von Nährstoffgehalten und Biomasse mittels bildgebender und multispektraler Verfahren.

• 2022: Förderpreis Agrarinformatik der Gesellschaft für Informatik in  der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft e.V. (GIL) für seine Masterarbeit „Data-driven crop yield prediction to forecast in-season changes for winter wheat“.

• Agricultural Technology Excellence Doctoral Thesis Prize - Auszeichnung durch die Helmut-Claas Stiftung für hochinnovative Doktorarbeiten im ersten Jahr mit erwartetem hohen Einfluss auf Wissenschaft und Praxis.