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Name: Fabian SCHNEIDER
Derzeit: Doktorand (Projektassisent) am ASC
Arbeitsgruppe: Computational PDEs (Prof. Michael FEISCHL)
Arbeitsbeginn: Oktober 2025
Thema der Dissertation: Probabilistic machine learning meets Bayesian inverse problems
Betreuerin: Prof. Leila TAGHIZADEH
Viele wissenschaftliche, komplexe Bildgebungsprobleme, wie sie etwa in der medizinischen oder seismischen Bildgebung auftreten, führen zu mathematisch instabilen inversen Problemen, die auf indirekten und verrauschten Daten beruhen. Im bayesianischen Paradigma werden inverse Probleme numerisch durch die Prior-Verteilung stabilisiert, die das gesamte Expertenwissen vor der Messung kodiert. In meiner Dissertation beschäftige ich mich mit Methoden des (Maschinellen) Lernens, um durch die Prior-Verteilung gewünschte Bildeigenschaften wie scharfe Kanten zu modellieren und Methoden zu entwickeln, die auch in hoch-dimensionalen Anwendungen recheneffizient sind.
Ich bin seit November 2022 Doktorant in angewander Mathematik in einer Initiative zwichen der Lappeenranta-Lahti University of Technology LUT und der TU Wien. Über die Möglichkeit, an beiden Universtäten zu forschen und Kollaborationen zu formen, bin sehr dankbar. Für ein Doktoratsstudium in angewandter Mathematik habe ich mich entschieden, da ich mich weiterentwickeln und einer langfristigen persönlichen und
fachlichen Herausforderung stellen möchte. Mein Thema finde ich sehr interessant, da viele theoretische Aspekte durch die Modellierung als unendlich dimensionale Parameter interessant sind und mit anschaulichen numerischen Demonstrationen kombiniert werden.
Wie und wo mein beruflicher Werdegang nach Abschluss meiner Dissertation weitergeht, kann ich noch nicht sagen. Ich blicke mit Offenheit auf unterschiedliche berufliche Möglichkeiten – sei es in der universitären Forschung oder in der Wirtschaft. Gleichzeitig bin ich zuversichtlich, dass mir die während der Promotion erworbenen fachlichen Fähigkeiten und Erfahrungen eine solide Grundlage bieten, um meinen weiteren Weg selbstbestimmt und gut vorbereitet zu gestalten.
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