Mit welchen Themen beschäftigen Sie sich in Ihrer Forschung?

Meine Forschung bewegt sich an der Schnittstelle von maschinellem Lernen, Systemen und Echtzeitdaten. Das Ziel besteht darin, die Datenverarbeitung intelligenter, schneller und anpassungsfähiger zu gestalten. Ich entwickle Modelle, die auf unbekannte Veränderungen verallgemeinert werden können und gleichzeitig die Dauer von datenbasierten Aufgaben vorhersagen können, noch bevor diese ausgeführt werden.

Dies trägt zur Optimierung der Leistung von Systemen bei. Eine der spannendsten Forschungsrichtungen, mit denen ich mich befasse, ist der Aufbau von multimodalen Datensystemen. Dabei setze ich große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT ein, um Echtzeit-Datenströme aus mehreren Quellen – wie Text, Audio, Video oder Sensoren – gleichzeitig zu analysieren und zu interpretieren.

Diese Art des kontinuierlichen Verständnisses komplexer Daten in Echtzeit wurde bisher noch nie im großen Maßstab durchgeführt und eröffnet die Tür zu vielfältigen Anwendungen: von der Überwachung von Live-Ereignissen bis hin zur Entscheidungsfindung in Echtzeit im Gesundheitswesen und in der Robotik.

Welche Aspekte sind besonders spannend – gerade auch für Studierende?

Dass man Intelligenz entwickeln kann, die dafür sorgt, dass Systeme tatsächlich funktionieren und skalierbar sind. Dieser Bereich ist eine spannende Mischung aus Praxis, Technik und Kreativität. Es werden Methoden entwickelt, die Datensystemen dabei helfen, vorauszudenken.

So entstehen Modelle, die auf verschiedene Einsatzmöglichkeiten verallgemeinert werden können. Sogar Maschinen werden so programmiert, dass sie mehrere Datentypen in Echtzeit verstehen. Das Thema ist schnelllebig, hochwirksam und voller Möglichkeiten zur Innovation.

Wie überschneidet sich Ihre Forschung mit der anderer Fachbereiche?

Meine Forschung ist zutiefst interdisziplinär: Sie unterstützt Forschende und Ingenieurinnen und Ingenieuren, die mit Echtzeitdaten aus Experimenten, Sensoren und Simulationen arbeiten, und überschneidet sich mit den Bereichen Sprache und Wahrnehmung, indem sie LLMs und multimodale Daten einsetzt.

Darüber hinaus wirft sie wichtige Fragen zu Effizienz, Fairness und Transparenz auf und knüpft an die Arbeit im Bereich Nachhaltigkeit an. Ich arbeite auch in Anwendungsbereichen wie Energiesystemen mit, um nachhaltige Methoden beizusteuern. Gleichzeitig kann die Verarbeitung von Echtzeitdaten dabei helfen, Veränderungen in der Umwelt oder Infrastruktur zu überwachen und entsprechend zu reagieren.

Auf welchen beruflichern Meilenstein sind Sie besonders stolz?

Ich freue mich sehr über die Verleihung des hoch angesehenen deutschen Nationalpreises der Interessengemeinschaft Kommunikation und verteilte Systeme (KuVS) für meine Dissertation. Diese Auszeichnung unterstreicht die außergewöhnliche Wirkung meiner Doktorarbeit auf die Verarbeitung von Datenströmen und die Optimierung von Systemen und bestätigt die nationale Bedeutung meiner Beiträge auf diesem Gebiet.

Wenn ich heute Studentin wäre, würde ich…

… dem Funken der Neugierde folgen, auch wenn er mich außerhalb des üblichen Lehrplans führt. Ich würde früh beginnen, mich an Mentoren zu wenden und mich nicht scheuen, Fachgebiete zu kombinieren oder einen unkonventionellen Weg einzuschlagen. Einige der besten Forschungsideen entstehen schließlich, wenn man bekannte Probleme auf neue Weise betrachtet.

Der perfekte Ausgleich zu einem stressigen Arbeitstag ist …

… einen Schritt weg vom Bildschirm, am besten in die Natur, ein Küchenexperiment starten oder sich mit Freunden unterhalten. Solche Momente der Ruhe bringen oft die nächste große Idee hervor.