Bereits während des Studiums entwickelte ich ein Interesse an den Methoden des maschinellen Lernens und versuchte das Wissen in die Materialentwicklung zu integrieren. So entwickelte ich in meiner Abschlussarbeit ein Neuronales Netz, welches die thermische Degradation von Kunststoffen anhand von FTIR Messungen klassifizieren und die resultierenden mechanischen Eigenschaften als Regression bestimmen kann.

Für die Analyse von komplexen Bauteilen forsche ich nun im Rahmen meiner Promotion an der Auswertung von Schwingungsdaten mit maschinellem Lernen in dem Projekt “I3VAM Vibro-akustische Modulation”. Hier soll durch die Auswertung von modulierten Schwingungen die Schadensentwicklung im Bauteil prognostiziert werden.