Robin Zink M.Sc.

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Forschungsgruppe ETA | Energietechnologien und Anwendungen in der Produktion

Forschungsschwerpunkt Energiemanagement & -monitoring

• Transparenzschaffung in industriellen Energiesystemen
• Analyse und Befähigung industrieller Produktionssysteme zum energieeffizienten und energieflexiblen Betrieb
• Einsatz von Methoden der künstlichen Intelligenz zur Prognose und Prädiktion von Energieströmen in industriellen Fertigungsbereichen
• Adaptive Machine-Learning-Modelle
• Analyse und Befähigung von IT-Infrastrukturen zum Echtzeit-Einsatz von Machine-Learning-Modellen

Seit dem Wintersemester 2023/2024 betreut Herr Zink die Vorlesung Machine Learning Anwendungen von Prof. Weigold im Masterstudium.

Diese findet in Zusammenarbeit mit Prof. Metternich (PTW) und Prof. Klingauf (FSR) statt. Die Vorlesung verbindet ingenieurswissenschaftliche Fragestellungen mit modernen Methoden des Maschinellen Lernens im Kontext der Künstlichen Intelligenz. Dabei werden, ausgehend von der mathematischen Theorie der Verfahren, anhand von einschlägigen Praxisbeispielen aus der fertigenden Industrie die Methoden erläutert und kritisch aus der Perspektive der Ingenieurswissenschaft hinterfragt. Beispielhaft sind der Einsatz des Maschinellen Lernens für Betriebsoptimierung, Instandhaltung, im Energiemanagement oder in der Qualitätssicherung zu nennen. Im Rahmen eines Praxisprojekts können die Studierenden ihr neu erlerntes Wissen direkt an realen Daten aus der Industrie erproben.