Mit seinem Paper „Inference Methods for Detecting the Root Cause of Alarm Floods in Causal Models“ zählt er zu den Top 3 und erhielt eine Auszeichnung für junge Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler. Thematisch geht es um verschiedene Inferenzverfahren zur Erkennung von Fehlerursachen, welche den Anlagenbediener im Fehlerfall unterstützen und vor einer Überflutung von zu vielen Alarmen / Informationen schützen.
Das Paper wurde im Rahmen des Forschungsprojektes ADIMA (Adaptives Assistenzsystem für die Instandhaltung intelligenter Maschinen und Anlagen) veröffentlicht, an dem verschiedene Arbeitsgruppen im inIT gemeinsam mit Partnern aus der Industrie forschen. Ziel des Forschungsvorhabens: Mittels zukunftsweisender Technologien soll die Instandhaltung immer komplexer werdender Anlagen über intelligente Assistenzsysteme erheblich erleichtert werden.
Mehr Informationen zu ADIMA: https://www.hs-owl.de/init/forschung/projekte/b/filteroff/379/single.html