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Person

Andres Felipe Posada Moreno

M.Sc.

Lehrstuhl für Data Science im Maschinenbau

Doktorand

Adresse

Gebäude: 6050

Raum: A 2.21

Dennewartstraße 27

52068 Aachen

Kontakt

WorkPhone

Telefon: +49 241 80 92062

E-Mail: andres.posada@dsme.rwth-aachen.de

Website

Ich bin Doktorand am Institut für Data Science im Maschinenbau (DSME) der RWTH Aachen, wo ich von Prof. Dr. Sebastian Trimpe betreut werde.

Bevor ich als Doktorand an das DSME kam, habe ich drei Jahre am IMA als wissenschaftlicher Mitarbeiter im Bereich der industriellen Anwendungen von KI gearbeitet. Vor meiner Zeit an der RWTH habe ich vier Jahre lang in der Entwicklung von IOT- und ML-Lösungen für die Agrarindustrie in Lateinamerika gearbeitet.

Ich habe einen Bachelor-Abschluss in Mechatronik-Ingenieurwesen an der EIA Universität (Kolumbien) und einen Master-Abschluss in Ingenieurwesen an Arts et Métiers ParisTech (Frankreich) gemacht.

Meine Forschungsinteressen liegen in den Bereichen der "Explainable Artificial Intelligence" (XAI) und der angewandten KI. Ich interessiere mich für die internen Repräsentationen, die von neuronalen Netzen erlernt werden, und dafür, wie diese Repräsentationen mit für den Menschen verständlichen Konzepten zusammenhängen. Genauer gesagt, interessiere ich mich für Methoden zur Konzept-Extraktion und zum aktiven Lernen und deren Einsatz in industriellen Anwendungen.

Vorträge:

• Invertible Neural Networks in Production", Keio Internationales Mini-Symposium (November 2020)

Lehre:

• (Lecturer) WS2022 "Learning-based Control Seminar" at RWTH Aachen University
• (Lecturer) WS2021 "Learning-based Control Seminar" at RWTH Aachen University
• (Lecturer) SS2020 "Artificial Intelligence and Data Analytics for Engineers" an der RWTH Aachen University
• (Lecturer) SS2019 "Artificial Intelligence and Data Analytics for Engineers" an der RWTH Aachen
• (Lecturer) August 2019, 1 Woche Seminar "Production Technology Meets Industry 4.0" an der RWTH International Academy Sommerschule
• (Lecturer) Februar 2019, 1 Woche Seminar "Smart Factories" an der RWTH International Academy winter school
• (Lecturer) Juni 2018, 1 Woche Seminar "Smart Engineering for Smart Factories" an der RWTH International Academy winter school
• (Lecturer) April 2018, 1 Woche Seminar "Industry 4.0" an der RWTH International Academy winter school
• (Lecturer) 2014 "Mechatronic Design" an der EIA Universität

Betreute studentische Projekte:

• "AI Enhanced Fatigue Strength Prediction for Ductile Cast Iron", Masterarbeit, Yao Yao (RWTH Aachen University). Co-supervisor: Felix Weber
• "Application of Explainable Artificial Intelligence (XAI) for Time Series Data in Industrial Robotics", Masterarbeit, Tobias Kastenholz (RWTH Aachen University). Co-supervisor: Minh Trinh
• "Model-Based Object Tracking using Robust Gaussian Filters on RGB-D Images of a Moving Camera", Bachelorarbeit, Tobias Vogel (RWTH Aachen University). Co-supervisor: Henrik Hose.
• "Classifying deformation behavior in crash analysis using spatial-temporal information from few samples", Masterarbeit, Revan Kumar Dhanasekaran (RWTH Aachen University)
• "Investigation of Behavior in Deep Reinforcement Learning Agents via Activation Pattern Analysis", Masterarbeit, Melanie Lu (RWTH Aachen University)
• "Extracting Human-Understandable Highlevel Concepts from Deep Learning Based Classification Models for Industrial Use Cases Utilizing Concept Activation Vectors", Masterarbeit, Lukas Kreisköther (RWTH Aachen University)
• "An Automatic Approach for Global Interpretability of Image-Based Classification", Masterarbeit, Nikita Surya (RWTH Aachen University)
• "Analysis of Hierarchical Reinforcement Learning for Robotics", Masterarbeit, Malte Mosbach (RWTH Aachen University)
• "Establishing Interpretability of Neural Networks for Time Series Sensory Data Analysis", Masterarbeit, Nils Hütten (RWTH Aachen)

Publikationen