Person
Paul Brunzema
M. Sc.Doktorand
Adresse
Gebäude: 6050
Raum: A 2.05
Dennewartstraße 27
52068 Aachen
Ich forsche im Bereich des Event-triggered Learning in dem es sich um die fundamentale Frage dreht wie Änderungen in den Systemdynamiken anhand von Daten und mit probabilistischen Garantien detektiert werden können, um nur zu lernen, wenn es wirklich notwendig ist. Hierdurch können Resourcen gespart und dadurch Kosten reduziert werden. Ein Fokus von mir liegt auf nichtlinearen Systemdynamiken.
Meine weiteren Forschungsinteressen sind:
- Bayessche Optimierung
- Probabilistisches Deep Learning
- Einbindung von Vorwissen in probabilistische Dynamikmodelle (z.B. Gaussprozesse)
Seit März 2022 bin ich Doktorand am Institut für Data Science im Maschinenbau (DSME) der RWTH Aachen unter der Betreuung von Prof. Dr. Sebastian Trimpe. Seit September 2023 bin ich zusätzlich ein assoziierter Promotionsstudent des UnRAVeL Graduiertenkollegs. Zuvor habe ich an der RWTH Aachen einem Bachelor in Maschinenbau mit Schwerpunkt Energietechnik und einem anschließenden Master in Automatisierungstechnik mit Fokus auf maschinellem Lernen und Regelungstechnik absolviert. Weitere Informationen sowie aktuelle Neuigkeiten finden Sie auch auf meiner website.
Vorträge und Poster
- Vortrag zu "Bayesian Optimization for Learning Control: High-dimensional and Time-Varying Approaches" bei Mitsubishi Electric Research Laboratories
- Poster über "Event-Triggered Time-Varying Bayesian Optimization" während der Cambridge Ellis Machine Learning Summer School 2023
- Vortrag zu "On Controller Tuning using Time-Varying Bayesian Optimization" auf der 61nd IEEE Conference on Decision and Control in Cancún, Mexiko
Betreute Abschlussarbeiten
- Antonia Holzapfel, "Safe Bayesian Optimization for Quadrocopters in Time-Varying Environments", Masterarbeit, RWTH Aachen University, 2023
- Fabian Feucht, "Detection and Isolation of Anomalies in Process Data through Unknown Input Observer", Bachelorarbeit, RWTH Aachen University (Kooperation mit irt), 2022
Lehre
- Erstellen eines Massive Open Online Kurses (MOOC) in Reinforcement Learning im Rahmen von bridgingAI
- "Treffpunkt Regelungstechnik", Institut für Regelungstechnik, RWTH Aachen, SS19 bis SS22, studentischer Lehrassistent
- "Maschinengeschaltung III", Institut für Getriebetechnik, Maschinendynamik und Robotik, RWTH Aachen, WS17/18 bis SS18, studentischer Lehrassistent
Sie können mich gerne kontaktieren, falls Sie interessiert an einer Masterarbeit oder sonstigen Zusammenarbeiten sind. Ich bin immer auf der Suche nach besonders engagierten Studierenden.
Publikationen
| Quelle | Autor(en) |
|---|---|
| [Buchbeitrag, Beitrag zu einem Tagungsband] On Controller Tuning with Time-Varying Bayesian Optimization CDC 22 : Conference on Decision and Control, Dec. 6-9, 2022, Cancún, Mexico / publisher: IEEE, 4046-4052, 2022 [DOI: 10.1109/CDC51059.2022.9992649] | Brunzema, Paul Jakob Von Rohr, Alexander Trimpe, Johann Sebastian |
| [Preprint] Event-Triggered Time-Varying Bayesian Optimization, 2022 [DOI: 10.48550/arXiv.2208.10790] | Brunzema, Paul Jakob (Corresponding author) Von Rohr, Alexander Solowjow, Friedrich Trimpe, Johann Sebastian |
| [Preprint] On Controller Tuning with Time-Varying Bayesian Optimization, 2022 [DOI: 10.48550/ARXIV.2207.11120] | Brunzema, Paul Jakob (Corresponding author) Von Rohr, Alexander (Corresponding author) Trimpe, Johann Sebastian |