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Faculty 1
Chair of Cognitive Material Analytics (gemeinsame Berufung mit Fraunhofer IKTS Dresden) Prof. Dr.-Ing. Constanze Tschöpe

Dr. rer. nat. Mathias Käso

Scientific Assistant
(Fraunhofer project group KogMatD)

Building 3A, Room 333
T +49 (0) 355 60 5112
mathias.kaeso(at)ikts.fraunhofer.de

Dr.-Ing. Ilkin Alkhasli

  • April 2021 - ongoing: Project Manager | Academic Assistant | Fraunhofer IKTS - Cognitive Material Diagnostics
    Full-time research associate in the group “Cognitive Material Diagnostics” at Fraunhofer IKTS
    Project manager in various scientific projects
  • January 2014 - December 2020: Academic assistant | PhD student | BTU Cottbus-Senftenberg
    PhD student at the Department of Computational Physics
    Full-time academic assistant at the Department of Energy Economics
  • February 2016: Doctorate (Dr. rer. nat.) | BTU Cottbus-Senftenberg
    Doctorate (Dr. rer. nat.) in physics parallel to full-time employment at the Chair of Energy Economics
  • April 2010 - December 2013: PhD student | BTU Cottbus-Senftenberg
    Doctoral student at the Chair of Computational Physics
    PhD scholarship holder in the group "Hybrid Systems"
  • October 2002 - March 2010: Student | BTU Cottbus-Senftenberg
    Studied theoretical physics with specializations in solid state theory and transport
    Teaching and research as a research assistant
  • D. Nikodinoska, M. Käso, F. Müsgens. Solar and wind power generation forecasts using elastic net in time-varying forecast combinations, Applied Energy, 306, Part A, 117983, 2022.
  • M. Käso. About the theory of simple average forecast combinations, Working Paper, 2020. www.b-tu.de/fg-energiewirtschaft/publikationen/publikationsliste
  • M. Käso, F. Müsgens, O. Grothe. Dynamic Forecast Combinations of Improved Individual Forecasts for the Prediction of Wind Energy, IEEE Conference Proceedings EEM 2016.
  • M. Käso. Thermischer und elektrischer Transport in hybriden Heterostrukturen, Dissertation, BTU Cottbus-Senftenberg, 2016.
  • A. Bade, M. Käso, M. Lienert, F. Müsgens, C. Schmitz, R. Wissen. Ausgestaltung eines Auktionsmodells für EE-Anlagen in Deutschland, Köln/Cottbus, 2015.
  • M. Käso, U. Wulf. Quantized thermal conductance via phononic heat transport in nanoscale devices at low temperatures, Phys. Rev. B 89, No.13, 134309, 2014. doi: 10.1103/PhysRevB.89.134309
  • M. Käso, U. Wulf, J. Kucera, H. Richter, J. Höntschel. Thermal properties of quantum devices in integrated circuits embedded in a chip environment, Phys. Status Solidi C 11, No. 1, 105–108, 2014. doi: 10.1002/pssc.201300203
  • F. Müsgens, M. Käso.  Auktionsdesign für Photovoltaikanlagen auf Freiflächen, Köln/Cottbus, 2014.
  • M. Käso. Einführungsvortrag: Künstliche Intelligenz im industriellen Einsatz. 11. Ostsächsische Maschinenbautage, 2024, Bautzen.
  • M. Käso. KI – Wie künstliche Intelligenz Unternehmen effizienter macht? 4. Netzwerktreffen „Energieeffizienz und Klimaschutz“ des VIK, 2024, Lutherstadt Wittenberg.
  • I. Kraljevski, Y. C. Ju, M. Mühle, D. Lembcke, S. Uhlig, M. Käso, I. Alkhasli, C. Tschöpe. Setup and Knowledge Sharing of the new Fraunhofer Research Group for Cognitive Material Diagnostics. KM2021 Conference, Pre-Conference Industry Day, Leipzig, 29.06.2021. (Invited Talk)
  • M. Käso. About the Theory of Trimmed Simple Average Forecast Combinations, Online-Workshop »Short-term Renewable Energy Forecasting«, Cottbus/Deutschland, 10.12.2020. (Moderation und Vortrag)
  • M. Käso. Verbesserung der Leistungs- und Einsatzfähigkeit von Prognosen und Prognosekombinationen. Clusterkonferenz Energietechnik BB 2019, Potsdam.
  • M. Käso. Trimming of forecasts in simple average combinations. 39th International Symposium on Forecasting 2019, Thessaloniki/Griechenland, 16. - 19.06.2019.
  • M. Käso. Die Überführung von wissenschaftlichen Modellen im Bereich der Kombination von Erzeugungsprognosen in die praktische Anwendung. Netzwerktreffen Energiesystemanalyse des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi), Aachen/Deutschland, 22. - 23.05.2019. (Moderation und Vortrag)
  • M. Käso. Increased forecasting performance and robustness in forecast combinations using corrected individual forecasts. 41st IAEE International Conference 2018, Groningen/Niederlande, 10. - 13.06.2018.
  • M. Käso. Statistical properties of dynamic forecast combinations based on corrected individual forecasts, 13. ÖGOR – IHS Workshop & ÖGOR Arbeitskreis "Mathematische Ökonomie und Optimierung in der Energiewirtschaft", Wien/Österreich.
  • M. Käso. Dynamic Forecast Combination Using the Kalman Filter. 39th IAEE International Conference, Bergen/Norwegen, 19. – 22. Juni 2016.
  • M. Käso. Dynamic Forecast Combinations of Improved Individual Forecasts for the Prediction of Wind Energy. 13th European Energy Market Conference, Porto/Portugal, 06. – 09. Juni 2016.
  • M. Käso. The temperature of quantum devices in integrated circuits embedded in a chip environment. 11th Interregional Workshop on Advanced Nanomaterials, Cottbus/Deutschland, 18. – 19. November 2015. (Poster)
  • M. Käso. Dynamic Forecast Combination under Consideration of an Error Forecast Model for Prediction of Wind Energy. 38th IAEE International Conference, Antalya/Türkei, 25. – 27. Mai 2015.
  • M. Käso. Uniform pricing vs. Pay-as-bid. BDEW-Berlin 2015, Berlin.
  • M. Käso. Auktionsdesign für PV-Freiflächenanlagen. BDEW Landesgruppe Berlin/Brandenburg – Lenkungskreis »Energiewirtschaft« 2015, Cottbus.
  • M. Käso. Erfolgreich bieten im Auktionsverfahren - Chancen, Risiken und Strategien bei Auktionen zu PV-Freiflächenanlagen. Informationstag des BDEW 2015, Mainz.
  • M. Käso. Thermal properties of quantum devices in integrated circuits embedded in chip environment. EMRS Spring Meeting 2013, Straßburg/Frankreich, 27. - 31. Mai 2013. (Poster)
  • M. Käso. Phononic Heat Transport in Hybrid Nanostructures. 17th International Winterschool on New Developments in Solid State Physics, Mauterndorf/Österreich, 12. - 17. Februar 2012. (Poster)
  • M. Käso. Heat transport in hybrid nano-systems using the atomic Green’s functions. Mathematical Challenges of Quantum Transport in Nano-Optoelectronic Systems, Berlin/Deutschland, 04. - 05. Februar 2011.

Supervised and examined theses

  • Mykhailo Miljach: Datenanalyse und maschinelles Lernen für die vorausschauende Instandhaltung von industriellen Mahlanlagen, Master thesis, BTU Cottbus-Senftenberg, 2022 (in cooperation with Chair of Communication Technology).
  • David Stefan Schiemenz: Zustandsüberwachung und vorausschauende Instandhaltung in industriellen Anlagen, Master thesis, BTU Cottbus-Senftenberg, 2024 (in cooperation with Chair of Communication Technology).

Reviewed and examined theses

  • Jonas Mielke: Einsatzmöglichkeiten des maschinellen Lernens zur Planung und Steuerung komplexer Produktionssysteme, PhD thesis, BTU Cottbus-Senftenberg, 2024 (in cooperation with Chair of Production Management).