Fraunhofer-Zentrum Digitale EnergieIn meiner Forschung entwickle ich Methoden des maschinellen Lernens, die physikalisches Wissen mit datengetriebenen Ansätzen verbinden. Im Mittelpunkt stehen komplexe physikalische Systeme, insbesondere elektrochemische Energiespeicher wie Batterien. Ziel ist es, auch bei begrenzter Datenverfügbarkeit und unter realen, unsicheren Bedingungen zuverlässige und nachvollziehbare Vorhersagen zu ermöglichen und darauf aufbauend Regelungsstrategien zu entwickeln.
Auf dieser Grundlage entwickle ich neue Methoden zur Modellierung und Analyse von Batteriesystemen, etwa für die Batteriediagnostik, die Untersuchung von Alterungsprozessen und die Entwicklung digitaler Zwillinge.