Person

Mona Buisson-Fenet

M. Sc.

Doktorandin (extern)

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Ich bin Doktorandin im Control and Systems Center an Mines ParisTech, wo ich von Dr. Florent Di Meglio betreut werde. Ich arbeite auch mit ANSYS France und mit dem Institut für Data Science im Maschinenbau der RWTH Aachen zusammen, wo ich von Dr. Sebastian Trimpe co-betreut werde.

Ich arbeite an der Kombination von Zustandsschätzung und dynamischem Lernen, insbesondere mit Gaußschen Prozessen. Das Ziel meiner Doktorarbeit ist es, aus experimentellen Daten Modelle reduzierter Ordnung physikalischer Systeme zu gewinnen, zum Beispiel für industrielle Anwendungen zum Thema Digital Twins. Generell interessiere ich mich für die Untersuchung der Frage, wie statistisches Lernen mit klassischeren Begriffen der Kontrolle kombiniert werden kann und wie theoretische Garantien beim Lernen von Dynamik und Kontrolle gewährt werden können. Meine Forschung wird durch industrielle Probleme angeregt und anhand von Anwendungsfällen demonstriert, die bei ANSYS Frankreich aufgetreten sind.

Bevor ich im November 2019 mit meiner Doktorarbeit angefangen habe, absolvierte ich ein Ingenieurdiplom am Mines ParisTech mit Schwerpunkt angewandte Mathematik und Robotik. Für meine Masterarbeit habe ich am Max-Planck-Institut für Intelligent Systems unter der Leitung von Prof. Sebastian Trimpe über aktives Lernen von dynamischen Systemen gearbeitet.

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