Seit 2018 bin ich wissenschaftlicher Mitarbeiter am Helmholtz-Zentrum Hereon und promoviere dort im Ingenieurwesen zum Thema der Anwendung von maschinell lernenden Algorithmen für Lasermaterialbearbeitung und Festphase-Materialverarbeitung. Die Identifizierung von Beziehungen entlang der Prozess-Struktur-Eigenschaften-Verhalten Kette von gefertigten Materialen spielen für Vorhersage- und Optimierungsziele von Prozessen wie z.B. additive Fertigung, Laser Shock Peening, Reibnieten und Reibpunkschweißen eine große Rolle. Dabei werden physikbasierte und datengetriebene Modelle sowie Methoden des maschinellen Lernens verwendet. Einerseits ermöglichen fehlerbehaftete physikalische Modelle in Kombination mit korrigierenden maschinell lernenden Modellen hochgenaue Vorhersagen unter dem Einsatz verhältnismäßig geringer Datenmengen. Andererseits können mittels künstlicher Intelligenz bisher verborgene Zusammenhänge von beteiligten Materialien und Prozessen erkannt, erklärt und nutzbar gemacht werden.