Ich habe an der TU Braunschweig Finanz- und Wirtschaftsmathematik studiert (Dipl.-Math. Oec., Januar 2009) und im Dezember 2013 an der TU Darmstadt promoviert (Dr. rer. nat.). Im Wintersemester 2014/15 war ich Vertretungsprofessor für Mathematische Optimierung an der TU Braunschweig. Von Januar 2017 bis September 2019 war ich am Lehrstuhl für Operations Research und dem Visual Computing Institute der RWTH Aachen, und leitete dort die Einheit "Data" des Profilbereichs CompSE (Computational Science and Engineering) der RWTH. Im Sommer 2019 verbrachte ich drei Monate als Gastforscher am Canada Excellence Research Chair in Data Science for Real-Time Decision Making an der Polytechnique Montréal. Im Oktober 2019 bin ich als PostDoc ans Institut für Mathematische Optimierung der TU Braunschweig zurückgekehrt. Im Sommersemester 2023 vertrat ich die Professur für Diskrete Optimierung an der TU Clausthal.
2013 erhielt ich den SPARS Best Student Paper Award für "The Computational Complexity of Spark, RIP, and NSP", und 2020 den COAP Best Paper Prize 2019 für meine Arbeit "Computing the spark: mixed-integer programming for the (vector) matroid girth problem". In den letzten Jahren wurde ich zudem mehrfach als einer der besten Reviewer für die NeurIPS und/oder ICML ausgezeichnet.
(Ein vollständiger Lebenslauf ist auf Anfrage verfügbar.)
Forschungsinteressen
Meine Forschungsaktivitäten umfassen theoretische und praktische Aspekte der (diskreten) Optimierung und Komplexität in Compressed Sensing, Signal- und Bildverarbeitung, Maschinellem Lernen und Operations Research.
Subproject-PI: Prof. Dr. S. Stiller Researchers: Dr. A. Tillmann Partner Universities: TU Braunschweig, TU Clausthal, Ostfalia HAW Funding: German Ministry for Education and Research (BMBF), State of Lower Saxony (Niedersachsen) Duration: 2021 – 2025
PIs: Prof. Dr. S. Stiller (IMO TU Braunschweig), Prof. Dr.-Ing. P. Hecker (IFF TU Braunschweig), Dr.-Ing. B. Korn (DLR) Researchers: Dr. A. Tillmann (IMO TU Braunschweig), Dr.-Ing. T. Feuerle, B. Yildiz, P. Förster (IFF TU Braunschweig), F. Knabe (DLR) Funding: Cluster of Excellence SE²A (Sustainable and Energy-Efficient Aviation), ICA A3.1; Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) Duration: 2019 – 2022
LeoPlan: Lernen und Optimierung mit großen Datenmengen auf Netzwerken
PIs: Prof. Dr. S. Stiller, Prof. Dr. C. Kirches (TU Braunschweig), Prof. Dr. P. Mutzel (Uni Bonn) Researchers: Dr. A. Tillmann, T. Niemann (TU Braunschweig), L. Schürmann (Uni Bonn), C. Hansknecht (TU Braunschweig), F. Bürgel (TU Braunschweig) Industry Partners: Logiball GmbH, BASF Schwarzheide GmbH, 4flow AG Funding: German Ministry for Education and Research (BMBF) Duration: 2020 – 2023
PI: Dr. A. Tillmann Researchers: C. Puchert (RWTH Aachen) Funding: Excellence Initiative of the German federal and state governments [StUpPD_350-18] Duration: 2018 – 2019
EXPRESS – EXploiting structure in comPREssed Sensing using Side constraints
PIs: Prof. Dr. M. Pfetsch, Prof. Dr.-Ing. M. Pesavento (TU Darmstadt), Prof. Dr. M. Haardt (TU Ilmenau) Researchers: F. Matter, D. Schenck, M. Hoang, Y. Fan, Dr. T. Fischer, Dr.-Ing. G. Hegde, Dr.-Ing. C. Steffens (TU Darmstadt), Dr. K. Ardah, Dr.-Ing. J. Steinwandt (TU Ilmenau), Dr. A. Tillmann (TU Braunschweig; affiliate member) Funding: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), part of the priority program (SPP) 1798…
PIs: Prof. Dr. M. Pfetsch, Prof. Dr. D. Lorenz Researchers: Dr. A. Tillmann, Dr. C. Kruschel Funding: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) Duration: 2011 – 2014
ICASSP 2014, Florenz (Poster: Projection onto the Cosparse Set is NP-hard)
SPARS 2013, Lausanne (Highlight-Vortrag: The Computational Complexity of Spark, RIP, and NSP; Poster: Projection onto the k-Cosparse Set is NP-hard)
MATHEON-W. Sparse Representation [...] 2012, Berlin (Vortrag, eingeladen: Branch & Cut for L0-Minimization)
ISMP 2012, Berlin (Vortrag, eingeladen: Heuristic Optimality Check and Computational Solver Comparison for Basis Pursuit)
SIAM Conf. on Applied Linear Algebra 2012, Valencia (Vortrag, eingeladen: Solving Basis Pursuit)
SPARS 2011, Edinburgh (Poster: An Infeasible-Point Subgradient Algorithm and a Computational Solver Comparison for L1-Minimization)
SIAM Conf. on Optimization 2011, Darmstadt (Poster: An Infeasible-Point Subgradient Method Using Approximate Projections)
CSSIP 2010, Braunschweig (Vortrag: An Infeasible-Point Subgradient Method and Computational Comparison for L1-Minimization)
Ich war Mitinitiator und -organisator des Workshop on Optimization, Machine Learning and Data Science 2018 in Braunschweig.
Wir könnten uns auch auf der OR 2023 in Hamburg, der OR 2022 in Karlsruhe, dem International Boarding Workshop 2020 (virtuell), der NeurIPS 2018 in Montréal, der GMP 2018 in Aachen, dem SCIP Workshop 2018 in Aachen, dem Workshop on Statistical Issues in Compressive Sensing 2013 in Göttingen, dem Workshop Sparsity and Computation 2010 in Bonn oder auf der ISMP 2009 in Chicago begegnet sein.
Software
airPaDE : Datensatz und Toolbox zur Schätzung des Passagierbedarfs für den europäischen Flugverkehr
Spark(M)IP : Branch & Cut SCIP-Code zur Berechnung der Taillenweite von Vektor-Matroiden (bei Interesse bitte per Email melden)
L1-Houdini : Homotopieverfahren für L1-Norm-Minimierung unter Max-Norm-Nebenbedingungen
DOLPHIn : Verfahren zur Bildrekonstruktion und simultanem Lernen dünnbesetzter Repräsentationen aus phasenlosen verrauschten Messdaten (bei Interesse bitte per Email melden)
ISAL1, HOC-Suite, L1-Testset (ascii 313MB, Matlab binaries 1GB), L1-TestPack : Subgradientenverfahren, Sammlung Heuristischer Optimalitäts-Checks, Testset und Instanzgenerierungsroutinen für L1-Norm-Minimierungsprobleme
