Forschung Überblick

Voranbringen der Grenzen künstlicher Intelligenz durch interdisziplinäre Forschung in Computer Vision, wissenschaftlichem Machine Learning und Enterprise-KI-Anwendungen.

Forschung Schwerpunkte

Brücke zwischen theoretischen Durchbrüchen und praktischen Anwendungen

Computer Vision & wissenschaftliche Bildgebung

Entwicklung neuartiger Algorithmen für biologische Bildanalyse, Super-Resolution-Mikroskopie und automatisierte Qualitätskontrolle mit Nanometer-Präzision.

  • Algorithmen für Super-Resolution-Mikroskopie
  • Bildregistrierung und Korrelation
  • Automatisierte Analyse biologischer Strukturen
  • Echtzeit-Bildverarbeitungs-Pipelines

KI/ML für wissenschaftliches Rechnen

Entwicklung spezialisierter neuronaler Netzwerkarchitekturen, die Fachwissen mit Deep Learning für wissenschaftliche Anwendungen verbinden.

  • Maßgeschneiderte neuronale Netzwerkarchitekturen
  • Compressed Sensing mit Deep Learning
  • Physik-informierte neuronale Netze
  • Multimodale Lernansätze

Enterprise-KI & Produktivsysteme

Überführung von Forschungsdurchbrüchen in skalierbare, produktionsreife KI-Systeme für reale Anwendungen und geschäftlichen Mehrwert.

  • MLOps und Modell-Deployment
  • Skalierbare Datenverarbeitungs-Pipelines
  • Integration von Enterprise-Systemen
  • Performance-Optimierung & GPU-Computing

Forschung Werdegang

Von akademischen Grundlagen zu industriellen Anwendungen

2019-2023

Promotion in Biophysik

Universität Würzburg; Entwicklung neuartiger KI-Algorithmen für Super-Resolution-Mikroskopie, Compressed Sensing kombiniert mit tiefen neuronalen Netzen.

Deep Learning Computer Vision Wissenschaftliches Rechnen
2024–heute

SAP KI Berater

Enterprise-KI-Implementierungen und Showcases. Brücke zwischen akademischer Forschung und realen Geschäftsanwendungen in großskaligen Systemen.

Enterprise-KI MLOps Systemintegration
2024–heute

EndureXAI-Plattform

Eigenständige Entwicklung einer Full-Stack-KI-Plattform für Sport-Analytics. Demonstration durchgängiger KI-Produktentwicklung.

Produktentwicklung Sport-Analytics Full-Stack-KI

Aktuelle Forschung

Aktive Projekte und laufende Untersuchungen

AttentionAI

Transformer für wissenschaftliche Bildgebung

Untersuchung von Transformer-Architekturen zur Gewinnung zusätzlicher Positionsinformationen über große Zeitfenster in Single-Molecule-Localization-Mikroskopie-Datensätzen.

Neuartige Attention-Mechanismen für zeitliche Daten
Verbesserte räumlich-zeitliche Auflösung
Modellierung weitreichender Abhängigkeiten

Status: Preprint veröffentlicht

Kooperationsprojekte

Institutsübergreifende Forschung

Laufende Kooperationen mit führenden Forschungseinrichtungen zu KI-Anwendungen in biologischer Bildgebung, Neurowissenschaften und medizinischer Diagnostik.

Universität Würzburg

Super-Resolution-Mikroskopie und KI-Integration

Internationale Kooperationen

Institutsübergreifende Entwicklung von KI-Methoden

Industriekooperationen

Beratung zur Umsetzung von Enterprise-KI

Forschung Methodik

Interdisziplinärer Ansatz, der Theorie und Praxis verbindet

Theoretische Grundlage

Mathematische Modellierung und Algorithmenentwurf auf Basis fundierter theoretischer Prinzipien

Implementierung

Performante Implementierungen mit modernen Frameworks und GPU-Beschleunigung

Validierung

Konsequentes Testen auf realen Datensätzen mit quantitativen Performance-Metriken

Transfer

Brücke zwischen Forschung und praktischen Anwendungen sowie Produktivsystemen

Forschung Wirkung

Messbare Beiträge zum Forschungsfeld

16+
Publikationen
Peer-reviewed Artikel
372+
Zitationen
Google Scholar
5+
Open Source
Forschungswerkzeuge
3
Nature-Familie
High-Impact-Journals

Interesse an Kooperation?

Sprechen wir darüber, wie meine Forschungsexpertise Ihre Projekte voranbringen kann