PD Dr. rer. nat. Silja Meyer-Nieberg

Beamtin / Privatdozentin 

Forschungsleiterin Künstliche Intelligenz im Smart Health Lab

Akademischer Kurzlebenslauf

Ausbildung

• Universität der Bundeswehr München, Neubiberg Habilitation Informatik (2012- 2018), Habilitationsprojekt „Natural Computing under Uncertainty” (Beginn: 2012, erfolgreiche Zwischenevaluierung 2015, Ende: 2018). Der Schwerpunkt der Arbeit lag auf der Analyse und der Anwendung von Natural Computing Verfahren unter Unsicherheit und leitete neue Schätzer für die Kovarianzmatrix unter Nutzung moderner statistischer Methoden für die Optimierung und Adaptation unter Rauschen her.
  Technische Universität Dortmund, Dortmund, Dr. rer. nat. in der Informatik (2003-2007), Betreuer: Professor Dr. Hans-Georg Beyer, Titel “Self-Adaptation in Evolution Strategies” Die Arbeit umfasste eine theoretische Analyse spezieller Evolutionsstrategien, einer Unterform evolutionärer Algorithmen. Hierbei wurden sowohl deterministische als auch Situationen unter Rauschen betrachtet.
• Universität Osnabrück, Osnabrück, Diplomstudium “Angewandte Systemwissenschaft" mit Vertiefung in Mathematik (1994-2001), Fokus auf der Modellierung, Simulation und Analyse dynamischer Systeme und neuronale Netze.
  
  

Auszeichnungen

• Best technical paper award, AI-2015 Thirty-fith SGAI International Conference on Artificial Intelligence. Cambridge (GB).
  
  

Berufserfahrung

• 01.04.2021- Wissenschaftliche Angestellte, Universität der Bundeswehr München, Fakultät für Informatik: Forschungsleiterin KI im Smart Health Lab, Dozentin in den Bereichen KI, CI, Optimierung und Serious Games
• 01.02.2016-31.03.2021 Wissenschaftliche Angestellte, ITIS GmbH, Neubiberg: Leitung Arbeitsgruppe Learning Analytics, Studie im Bereich Serious Gaming, Fokus auf Adaptation, Dozentin in den Bereichen KI, CI, Optimierung und Serious Games
• 01.01.2007-31.01.2016 Wissenschaftliche Angestellte, Universität der Bundeswehr München, Fakultät für Informatik: Projektkoordination und fachliche Leitung in den Bereichen Simulation, Prognose und Optimierung, Lehrtätigkeit in den Bachelor und Masterstudiengängen
• 01.01.2006-31.12.2011 Wissenschaftliche Angestellte ITIS e.V/ITIS GmbH, Neubiberg: Studien und Projekte im Bereich Forecasting und Optimierung, Entwicklung von Lehrgängen und Schulungen, Durchführung von Einführungs- und Fortgeschrittenenkursen in Operations Research, seit 2009: Projektkoordination
• 01.08.2003-31.12.2005 Wissenschaftliche Angestellte, Technische Universität Dortmund, Sonderforschungsbereich Computational Intelligence, Fakultät für Informatik: Analyse selbstadaptiver Evolutionsstrategien
• 15.06.2001-31.07.2003 Wissenschaftliche Angestellte, Universität zu Köln, Zentrum für Angewandte Informatik: Projektarbeit: Studien und Analysen für die Simulation von Bausparkassenkollektiven
  Lehre
  
  

Lehrveranstaltungen

• Aktuelle Veranstaltungen: Artificial Intelligence in Games, Artificial Intelligence for Health
• Konzeption und Durchführung von Vorlesungen aus dem Bereichen Computational Intelligence, Artificial Intelligence, Serious Games, Natural Computing und Optimierung
  
  

Betreute Abschlussarbeiten

Mehr als 70 Abschlussarbeiten in den Studiengängen Mathematik, Informatik, Wirtschaftsinformatik und Mathematical Engineering aus den Bereichen künstliche Intelligenz, Optimierung, evolutionäre Algorithmen, Serious Games.

Forschung

Forschungsschwerpunkte

Projekte

Einwerbung Drittmittel

Publikationen

Mehr als 50 Publikationen in internationalen Jounals, Sammelbänden, Konferenzen mit Peer Review, dazu mehr als 20 Kongressbeiträge (Talk, Poster, Tutorial, Akzeptanz basierend auf extended Abstract)

Ausgewählte Publikationen:

S. Meyer-Nieberg, N. Leopold, T. Uhlig: Natural Computing for Simulation Based Optimization and Beyond, Springer Briefs in Operations Research, Springer, Cham 2020.

M. Çitaku, L. Zott, S. Meyer-Nieberg, C. Küsel and M. Hofmann, "Images of Stress: Investigating Image Encodings and Transfer Learning for Stress Detection," 2025 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Health and Medicine (CIHM), Trondheim, Norway, 2025, pp. 1-7, doi: 10.1109/CIHM64979.2025.10969476. 

Künzel, S., Meyer-Nieberg, S. (2022). ANN-EMOA: Evolving Neural Networks Efficiently. In: Jiménez Laredo, J.L., Hidalgo, J.I., Babaagba, K.O. (eds) Applications of Evolutionary Computation. EvoApplications 2022. Lecture Notes in Computer Science, vol 13224. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-02462-7_26.

Manon Raap, Michael Preuß, Silja Meyer-Nieberg, Moving target search optimization – A literature review, Computers & Operations Research, Volume 105, 2019, Pages 132-140, ISSN 0305-0548, https://doi.org/10.1016/j.cor.2019.01.004.

Scopus ID: 56202619300
ORCID 0000-0002-2110-7902
https://www.researchgate.net/profile/Silja-Meyer-Nieberg
https://scholar.google.com/citations?user=d147_rYAAAAJ&hl=de

Reviewer-/Gremienarbeit

Reviewertätigkeiten

• Mitglied des Editorial Boards (Applied Soft Computing (2017-2024), Evolutionary Computatuion (2012-2018)),
  Guesteditor: Special Issue Discrete Applied Mathematics 2015,
• Reviewer für mehr als 15 Journal/Zeitschriften (u.a. Theoretical Computer Science, Algorithmica,  IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games, Neural Computing and Applications,
• Track Chair, Track Co-Organisation und Programme Committee Mitglied verschiedener Konferenzen, u.a. Genetic and Evolutionary Computation Conference, IEEE Congress on Evolutionary Computation,Parallel Problem Solving from Nature, SGAI International Conference on Artificial Intelligence,
• Co-Organisation von Konferenzen und Symposia u.a. bei DMV Tagung
• externe Gutachterin bei Promotionen (2)
  
  

Mitgliedschaft in Fachgesellschaften

• IEEE, GI Gesellschaft für Informatik, Deutscher Hochschulverband
  
  

Gremienarbeit an der UniBw M