Profil Gergely Biri Zurück zur Übersicht Gergely Biri Mitarbeiter Embedded Systems and Sensors Engineering Gergely Biri studierte Elektro- und Informationstechnik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) mit dem Schwerpunkt „Systems Engineering". Seine Masterarbeit mit dem Titel „Automated Quality Control of Ambulatory Assessed Bio-Signal Data" schrieb er beim Gesundheits-Startup corvolution GmbH.
Profil Maximilian Kirschner Zurück zur Übersicht Maximilian Kirschner Mitarbeiter Embedded Systems and Sensors Engineering Maximilian Kirschner studierte Informatik an der Technischen Universität Darmstadt. Schwerpunkte seines Studiums waren Methoden des autonomen Fahrens und eingebettete Echtzeitsysteme. Als wissenschaftliche Hilfskraft unterstützte er das Fachgebiet Fahrzeugtechnik (FZD) in der Softwareentwicklung. Seine Masterarbeit mit dem
Profil Jacqueline Henle Zurück zur Übersicht Jacqueline Henle stellv. Abteilungsleiterin Embedded Systems and Sensors Engineering Jacqueline Henle studierte Wirtschaftsingenieurwesen am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Während des Studiums lag der Fokus bereits auf wirtschaflichen sowie ingenieurwissenschaftlichen Herausforderungen im Bereich der Automobilindustrie. Durch diverse praktische Erfahrungen in diesem Bereich wurden die
Profil Joshua Ransiek Zurück zur Übersicht Joshua Ransiek Mitarbeiter Embedded Systems and Sensors Engineering Joshua Ransiek hat am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) Elektro- und Informationstechnik mit dem Schwerpunkt Information und Automation studiert. Seine Vertiefungsrichtungen lagen in den Bereichen Regelungstechnik, Signalverarbeitung und Satellitennavigation. Seine Masterarbeit mit dem Titel „Robuste Reinforcement-Learning-Verfahren
Profil Marius Kreutzer Zurück zur Übersicht Marius Kreutzer Mitarbeiter Embedded Systems and Sensors Engineering Marius Kreutzer studierte am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) Elektro- und Informationstechnik mit Schwerpunkt Systems Engineering. Seine Masterarbeit mit dem Titel „Architecture for the Integration of Reconfigurable Hardware Accelerators in Hypervisor-based Edge Devices“ schrieb er am
Profil Sven Nitzsche Zurück zur Übersicht Sven Nitzsche stellv. Abteilungsleiter Embedded Systems and Sensors Engineering Sven Nitzsche studierte am Karlsruher Institut für Technologie Elektro- und Informationstechnik mit Schwerpunkt System-on-Chip. Während des Studiums galt sein Interesse vor allem der Architektur von Mikroprozessoren und Hardware Security. Seine Masterarbeit schrieb er am FZI
Profil Oliver Werthwein Zurück zur Übersicht Oliver Werthwein Mitarbeiter Embedded Systems and Sensors Engineering Oliver Werthwein hat eine Ausbildung als Elektroniker für Geräte und Systeme bei der R. STAHL AG absolviert und studierte Elektro- und Informationstechnik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Der Schwerpunkt lag dabei im Fachgebiet „Information &
Profil Nina Majer Zurück zur Übersicht Nina Majer Mitarbeiterin Embedded Systems and Sensors Engineering Studium der Mechatronik und Informationstechnik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) sowie an der Pennsylvania State University (PSU) mit dem Vertiefungsfach Regelungstechnik in der Mechatronik. 2020 Masterarbeit mit dem Titel „Safely Learning Predictive Adaptive Cruise Control
Profil Laurenz Adolph Zurück zur Übersicht Laurenz Adolph Mitarbeiter Embedded Systems and Sensors Engineering Laurenz Adolph studierte Maschinenbau (B.Sc.) und Computational Engineering Science (M.Sc.) an der Technischen Universität Berlin (TU Berlin). Seit Oktober 2021 ist er als wissenschaftlicher Mitarbeiter der Forschungsabteilung ESS-ESM in der FZI – Außenstelle Berlin tätig. Parallel
Profil Brian Pachideh Zurück zur Übersicht Brian Pachideh Mitarbeiter Embedded Systems and Sensors Engineering Brian Pachideh studierte Elektro- und Informationstechnik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) mit Schwerpunkt System-on-Chip. Seit September 2021 ist er am FZI Forschungszentrum Informatik als wissenschaftlicher Mitarbeiter tätig. Sein Forschungsinteresse gilt digitalen neuromorphen Hardware-Architekturen für die
