Daniel Staps
Ich entwickle robuste und ressourceneffiziente KI-Systeme, die komplexe Daten in verlässliche Entscheidungsgrundlagen überführen.
Ich entwickle KI-Lösungen zur Automatisierung von Arbeitsprozessen und zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen.
Mein Fokus liegt auf der Entwicklung zuverlässiger, nachvollziehbarer und ressourceneffizienter Machine-Learning-Systeme für reale Anwendungen.
Als AI Researcher & Engineer (M.Sc.) mit über 5 Jahren Erfahrung verbinde ich fundierte Forschung (7 peer-reviewed Publikationen) mit praxisnaher Umsetzung.
Interpretierbares ML · Anomaly Detection · Industrielle KI
Highlight-Projekt
KI-gestützte Analyse von NIR/MIR-Spektraldaten
Entwicklung eines KI-Systems zur Analyse von Spektraldaten für landwirtschaftliche Anwendungen.
Implementierung eines ressourcenschonenden Vorverarbeitungsverfahrens für den Umgang mit realen Messdaten.
→ Potenzial zur Reduktion von Kosten und Analyseaufwand bei laborintensiven Prozessen → Skalierbare, datenbasierte Entscheidungsunterstützung
Ausgewählte Projekte
Maschinenfehlererkennung (Sensorik)
Entwicklung einer interpretierbaren KI-Methode zur sensorbasierten Fehlererkennung.
→ Unterstützung verlässlicher Diagnosen und technischer Entscheidungen
KI für 3D-Partikelwolken (Schwerelosigkeit)
Entwicklung eines KI-Systems zur Analyse komplexer wissenschaftlicher Daten unter experimentellen Rahmenbedingungen.
→ Effiziente Datenverarbeitung und belastbare Analyse in Forschungsumgebungen
Weitere Projekte
Anonymisierungstool
Automatisierte Anonymisierung von Texten, PDFs, Code und Bildern inkl. Metadaten.
→ Datenschutzorientierte Vorbereitung für Datenteilung und KI-Anwendungen
Automatisierte Bildverarbeitung
Pipeline zur Bildoptimierung und Segmentierung für Web- und Medienanwendungen.
→ Effiziente Unterstützung bei der Erstellung hochwertiger visueller Inhalte
Profil auf dem Smartphone öffnen
Scan für schnellen Zugriff auf Projekte und Lebenslauf