Tech Events at BIFOLD, Berlin

with Dr. Josefine Umlauft (Researcher, BIFOLD)

A one-hour research talk at BIFOLD on what environmental seismology does to time-series machine learning. Dr. Josefine Umlauft works with seismic data that is weak, overlapping and autocorrelated, and usually has to be fused with other environmental sensors before a model can say anything useful. Using seismic forest monitoring as the case study, she covers data harmonisation, temporal dependence, information leakage and transferability, and what reproducible analysis actually requires in this setting. Part of the BIFOLD Lunch Talk series, held on the 7th floor at Franklinstraße 28/29 and also streamed. Why go: a concrete hour on the problems that break time-series models in the field, from someone whose data will not behave. Best for ML engineers and researchers working on sensor, signal or environmental data.

with Dr. Josefine Umlauft (Researcher, BIFOLD)

Ein einstündiger Forschungsvortrag am BIFOLD darüber, was die Umweltseismologie dem Time-Series-Machine-Learning abverlangt. Dr. Josefine Umlauft arbeitet mit seismischen Daten, die schwach, überlagert und autokorreliert sind und in der Regel erst mit weiteren Umweltsensoren zusammengeführt werden müssen, bevor ein Modell belastbare Aussagen liefert. Am Beispiel des seismischen Waldmonitorings behandelt sie Datenharmonisierung, zeitliche Abhängigkeiten, Information Leakage und Übertragbarkeit – und was reproduzierbare Analysen in diesem Feld tatsächlich voraussetzen. Teil der BIFOLD Lunch Talk Reihe, im 7. Obergeschoss in der Franklinstraße 28/29, zusätzlich im Stream. Warum hingehen: eine konkrete Stunde über jene Probleme, an denen Time-Series-Modelle im Feldeinsatz scheitern – von einer Forscherin, deren Daten sich nicht brav verhalten. Besonders geeignet für ML-Engineers und Forschende, die mit Sensor-, Signal- oder Umweltdaten arbeiten.

Ein ganzer Tag mit eingeladenen Vortragen aus der internationalen Datenmanagement-Community, veranstaltet von BIFOLD an der TU Berlin: Forschung zu Datensystemen vor den Ingenieurinnen und Ingenieuren, die diese Systeme betreiben. Das Programm lauft von 10:00 bis 17:00 Uhr, nach Registrierung und Kaffee ab 09:00 Uhr, moderiert von Volker Markl. Zu den Vortragenden zahlen Elisa Bertino (Purdue) uber die Bestandigkeit von Datenlecks, Johannes Gehrke (Uber) uber Analytik unter Hardwarebeschleunigung, Dan Olteanu (Universitat Zurich / RelationalAI) uber Kardinalitatsschatzung, Ippokratis Pandis (Databricks), Torben Bach Pedersen (Aalborg) uber Zeitreihen in extremem Umfang, Peter Boncz (CWI / VU Amsterdam) uber DuckDB und DuckLake, Thomas Neumann (TU Munchen), Ismail Oukid (Snowflake) uber Analytik im agentischen Zeitalter sowie Tim Kraska (MIT). Ab 17:00 Uhr folgt ein Abendempfang. Kostenlos, Anmeldung erforderlich. Ort: BIFOLD Berlin, Franklinstr. 28/29, Raum FR 701. Warum hingehen: Das ist das starkste Datenbank-Programm, das Berlin in diesem Jahr zu sehen bekommt, und es ist kostenlos. Am besten fur Data- und Backend-Engineers und alle, die die Systems-Paper lesen und mit den Autorinnen und Autoren diskutieren wollen.

A full day of invited talks from the international data management community, hosted by BIFOLD at TU Berlin: research on data systems put in front of the engineers who run them. The agenda runs 10:00 to 17:00 after a 09:00 registration and coffee, chaired by Volker Markl. Speakers include Elisa Bertino of Purdue on why data breaches persist, Johannes Gehrke of Uber on analytics under hardware acceleration, Dan Olteanu of Zurich and RelationalAI on cardinality estimation, Ippokratis Pandis of Databricks, Torben Bach Pedersen of Aalborg on extreme-scale time series, Peter Boncz of CWI and VU Amsterdam on DuckDB and DuckLake, Thomas Neumann of TU Munich, Ismail Oukid of Snowflake on analytics in the agentic era, and Tim Kraska of MIT. A dinner reception follows from 17:00. Free; registration required. Venue: BIFOLD Berlin, Franklinstr. 28/29, Room FR 701. Why go: this is the strongest database line-up Berlin will see this year, and it is free. Best for data and backend engineers, and anyone who reads the systems papers and wants to argue with the authors.