„ Monitoring and Forecasting of Air Emissions with IoT Measuring Stations and a SaaS Cloud Application”; in Proc. of the 2nd International Conference on Societal Automation, Madeira, Portugal, 2020

„ Production Assessment Using a Knowledge Transfer Framework and Evidence Theory”; in IEEE Xplore, 2022

„ Anomaly Detection Using Ensemble Classification and Evidence Theory”; in IEEE Xplore, 2023

„ Adaptive Information Fusion Using Evidence Theory and Uncertainty Quantification”; in IEEE Xplore, 2023

PSAR: Entwicklung der Autoencoderarchitektur zur Dimensionsreduktion (< 10.000 Parameter) unter Berücksichtigung heterogener Datenquellen, sowie des adaptiven, lernfähigen KI-gestützte Systems mittels Imitation Learning auf Teach-In Trajektorien

WiTraPres: Entwicklung eines Wissenstransfersystems für komplexe Fertigungsprozesse am Beispiel des Warmumformens von Leichtbauteilen aus 22MnB5.

Forschung auf dem Gebiet der Informationsfusion basierend auf einem regelbasierten System, Unsicherheit und Back-End-Entwicklung, die auf Techniken zur Erkennung von Anomalien abzielt, die maschinelles Lernen und die Verwendung von Augmented Reality zur Nachahmung des Benutzerverhaltens als Richtlinienmodelle für ein geführtes Lösungssystem unter Verwendung von Hololens nutzen.

Spezialitäten und Interessensschwerpunkte:

• Maschinelles Lernen
• Imitationslernen
• Container-Orchestrierung
• Internet of Things (IoT)
• Augmented Reality (AR)