Forschungs- und Arbeitsschwerpunkte

  • Maschinelles Lernen unter Einbezug von a-priori Information
  • Berechnung und Quantifizierung von Unsicherheiten
  • Modellierung von Ersatzmodellen
  • Stochastische Differentialgleichungen
  • Reduced-order modeling
  • Random materials

Lehre

  • Kontinuumsmechanik (MSE) WS 15/16 - WS 18/19: Zentral- und Kleingruppenübung
  • Quantifizierung von Unsicherheiten (Journal Club) SS 16 - SS 19
  • Modellierung von Unsicherheiten und Daten im Maschinenwesen SS 18 - SS 19: Kleingruppenübung

Konferenzbeiträge

ECCOMAS 2016: Multi-fidelity, model-based stochastic optimization: applications in random media
Big Data 2017: Probabilistic reduced-order modeling of stochastic partial differential equations
SIAM CSE 2017: Probabilistic, Coarse-Grained Models for PDEs with Random Coefficients
UNCECOMP 2017: Probabilistic reduced-order modeling for stochastic partial differential equations
FrontUQ 2017: Probabilistic reduced-order modeling for stochastic partial differential equations
GAMM 2018: A data-driven model order reduction approach for Stokes flow through random porous media
SIAM UQ 2018: A Bayesian Coarse-Graining Approach to the Solution of Stochastic Partial Differential Equations
WCCM 2018: A Bayesian Encoder-Decoder Model Order Reduction Approach for Problems in Random Heterogeneous Media
SIAM CSE 2019: Physics-constrained Surrogates for Reduced-order Modeling and Uncertainty Quantification

Auszeichnungen

  • SIAM UQ 2018:   Student Travel Award Winner
  • SIAM CSE 2019: Student Travel Award Winner

Ausbildung

  • Master of Science in Physik, LMU München und Grenoble INP