Dr. Michael Schick

Zentraler Ansprechpartner und Experte verantwortlich für das Themenfeld "Uncertainty Quantification" für die Robert Bosch Gruppe. Anwendungsportfolio reicht von mechatronischen Systemen, über embedded Systeme bis hin zum autonomen Fahren. Schwerpunkte: R&D (Machine Learning, virtuelle Prototypen, Meta Modellierung, Bayesian Inference), Software Entwicklung (insb. in Python), Projektmanagement, Enabling / Transfer der Methoden in die Bosch Geschäftsbereiche.

Grundlagenforschung im Bereich Data Mining und Uncertainty Quantification, Softwareentwicklung (C++, Python), High-Performance Computing (distributed und shared memory), Numerische Simulation, Machine Learning, Lineare und nichtlineare Optimierung, Parameterschätzung, Optimale Versuchsplanung

Forschung und Projektleitung im Bereich Numerische Simulation. Uncertainty Quantification, Energiemodelle, Optimierung.

Forschung im Bereich "Uncertainty Quantification", Numerische Simulation mathematischer Modelle unter Unsicherheiten in beschreibenden Daten, Projektarbeit im Bereich Energie (Softwareentwicklung C++, Smart Grids, Optimale Lastflussberechnung, Automotive), Lehre

Simulation und Entwicklung

Simulation und Entwicklung

Forschung im Bereich "Uncertainty Quantification". Im Speziellen: Entwicklung von mathematischen Modellen und Verfahren zur Simulation dynamischer Systeme mit unsicheren (stochastischen) Parametern.

Mathematik (60%), Informatik (20%), Maschinenbau (20%)