direkt zum Inhalt springen

direkt zum Hauptnavigationsmenü

Sie sind hier

TU Berlin

Inhalt des Dokuments

"Gesundheit und Energieversorgung"

Lupe

In der Graduiertenschule BIMos treffen Stipendiaten aus sehr unterschiedlichen Fachgebieten aufeinander

Alexander von Lühmann promoviert am Fachgebiet Maschinelles Lernen bei Prof. Dr. Klaus-Robert Müller. Sein Thema: innovative multimodale Analysemethoden und Technologie zur Biosignalerfassung für mobile Mensch-Maschine-Schnittstellen und Hirnforschung. Lia Strenge schreibt ihre Doktorarbeit am Fachgebiet Regelungssysteme von Prof. Dr.-Ing. Jörg Raisch. Sie trägt den Arbeitstitel: „Modeling, control and simulation of swarm type DC microgrids“.

Sie gehören zur Fakultät IV Elektrotechnik und Informatik und zur Fakultät III Prozesswissenschaften der TU Berlin. Sie sind Stipendiaten der Berlin International Graduate School in Model and Simulation based Research (BIMoS), die von Prof. Dr. Gitta Kutyniok (Fachgebiet Mathematik – Funktionsanalysis) und Prof. Dr. Jörg Sesterhenn (Fachgebiet Numerische Fluiddynamik) geleitet wird.

Alexander von Lühmann hat seinen Bachelor und Master am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) in Elektrotechnik und Informationstechnik gemacht, Schwerpunkt Biomedizinische Technik. Der medizinische Bereich hat ihn bereits zu Schulzeiten interessiert. Beim Jugend-forscht-Wettbewerb kam er mit dem Design eines kostengünstigen Enzephalographen (EEG) mit auditiver und visueller Feedbackfunktion bis in den Bundeswettbewerb und erhielt dafür 2008 den 1. Preis des VDI-Präsidenten für innovative Arbeit im Bereich Technik. Später ließ er sich sogar im Hospiz der Caritas Karlsruhe in die Sterbebegleitung einführen und arbeitete dort ehrenamtlich. Nun will er existierende Technologien zur Messung von Hirnaktivität und Brain- Computer Interfaces (BCI) weiter in Richtung von mobilen Anwendungen außerhalb von Labor und Klinik entwickeln. Dafür sieht er vielfältige Anwendungen: mobile Überwachung und Feedback von geistigen Zuständen, mobile Diagnosehilfen, neuartige Experimente in den Neurowissenschaften unter natürlicheren Bedingungen sowie neue Kombinationen von konventionellen Schnittstellen mit BCI-Schnittstellen. So kombiniert er neue robuste und adaptive Verfahren der Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens mit miniaturisierter und drahtloser hybrider Mess-Hardware, die konventionelle (EEG) und neue Messmethoden, wie funktionelle Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS), sowie Beschleunigungsdaten vereint.

Lia Strenge hat an der TU Berlin und an der Istanbul Teknik Üniversitesi studiert und einen Master in „Scientific Computing“ erworben. Sie ist in ihrem jungen Leben bereits viel gereist. Unter anderem hat sie während ihres Masters bei der MicroEnergy International GmbH und ME SOLshare Ltd gearbeitet und hat Menschen zu erneuerbaren Energien und Mikrofinanzierung beraten, in Ländern wie Pakistan, Indien, Nepal, Armenien, Senegal und vor allem Bangladesch. Das brachte sie auch auf die Idee, mit ihrer Arbeit einen Forschungsbeitrag dazu zu leisten, wie der Zusammenschluss unabhängiger „Solar-Home- Systeme“ – dann auch Schwarmnetz genannt – technisch modelliert, geregelt und simuliert werden kann. Das Problem, das der Suche nach neuen Regelkonzepten zugrunde liegt, ist die unterschiedliche Technik der Energieversorgung in Ländern mit wirtschaftlich stark und weniger stark entwickelten Gebieten, die hier über Wechsel- und dort über Gleichstromanlagen läuft.

 

TU Intern, January 22nd, 2016

Zusatzinformationen / Extras

Quick Access:

Schnellnavigation zur Seite über Nummerneingabe

Auxiliary Functions