Kevin Treder

Promotionsstundent mit Fokus auf Analyse von heterogenen katalyse Materialien mittels Deep Learning Technologien. Das Projekt fokussierte sich auf die Antwendung feature-engineered Bildsimulationnen zum trainieren neuronaler Netze zur Objekterkennung und Bildsegmentierung. Statisitsch signifikate Materialeigenschaften wurden erfolgreich aus experimentellen HRTEM Bildern extrahiert. Mehr dazu im Link: https://doi.org/10.1038/s41524-022-00949-7

Praktikant im Bereich 'Advanced Characterisation'. Mitwirkung bei der Konzpetionierung und Implementierung einer automatisierten, echtzeit Bildanalysemethode für Transmissionelektronenmikroskope. Analyse und Visualisierung in eigens erstellter App mittels Python, Docker, REST API, Plotly und OpenCV.

Lehrender Tutor für Gruppenübungen der Vorlesungen 'Strukturmaterialien (Materialphysik, Bachelor Level)' und 'Atomic transport and phase transformations (Master Level)', inklusive der Mitgestaltung und Durchführung von Prüfungsleistungen. Demonstrierender Tutor für das experimentelle Seminar 'High-resolution Transmission Electron Microscopy (Master Level) inklusive Begutachtung von Bereichten.

Werkstudent im Feld 'Technologiemanagement und Forschungspolitik'. Mitverantwortlich für die Konzeptionierung und Ausarbeitung von 'TechnolgyWatchReports' zu den Themenfeldern 'Drohnen/Multikopter' und 'City Mobility'. Mitarbeit bei der Konzeptfindung und Ausarbeitung der Storyline für das nächste Mercedes-Benz Forschungsfahrzeug, inklusive der Unterstützung bei der Ausarbeitung einer Vorstandspräsentation. Support bei Großverantstaltungen im Rahmen des Startup Autobahn Programmes.

Thesis: Diffusion along Si/Al Interfaces. Dieses Projekt fokussierte sich auf die Materialcharakterisierung der künstlich erzeugten a-Si/c-Si/Al Tripel-Phasengrenze mittel FIB-SEM und HRTEM. Studiumsfokus auf Material Physik (insbesondere Thermodynamik), Nanomaterialien, Metalle und Verbundwerkstoffe.