Maschinelles Lernen optimiert @TH_Koeln

v.l. Prof. Dr. Michael Bongards, Prof. Dr. Rainer Scheuring, Prof. Dr. Thomas Bartz-Beielstein, Jesiele N. de Lima (Eaton), Alexis Marino Sarda Espinosa, Andreas von der Beeck, Georg Reidt (Eaton), Prof. Dr. Christian Averkamp, Pia Müller (Eaton) ​(Bild: Manfred Stern / TH Köln)

Mit dem „Eaton-Award“, einem Förderpreis mit der Gesamtsumme von 3000 Euro, zeichnet der internationale Elektronik-Konzern Eaton jedes Jahr Bestleistungen der Studiengänge Elektronik und Automatisierungstechnik am Cam­pus Gummersbach der TH Köln aus.
Der zweite Preis mit 1.000 Euro Preisgeld ging in diesem Jahr an einen Mexikaner. Alexis Marino Sarda Espinosa schrieb seine Masterarbeit im englischsprachigen Studiengang “Automation & IT” mit dem Titel „A Machine Learning Approach for the Knowledge Extraction and Exploitation of Fleet Data“. Die Arbeit entstand für den internationalen Konzern ABB AG und wurde gleichermaßen vom Betreuer aus der Industrie, Dr. Subanatarajan Subbiah, und von Prof. Dr. Thomas Bartz-Beielstein vom Campus Gummersbach als “ausgezeichnet” beurteilt. In der Arbeit werden Verfahren des maschinellen Lernens analysiert und für den industriellen Einsatz angepasst.
Espinosa erzielte hervorragende Ergebnisse im Bereich der „vorhersagenden Instandhaltung“. Dabei ging es um „Motor Health Monitoring“, der Überwachung der „Motor-Gesundheit“. Die Ergebnisse wurden auch als Beitrag für eine wissenschaftliche Zeitschrift eingereicht. Espinosa kam nach seinem Bachelor in Mexiko vor dreieinhalb Jahren nach Deutschland. Er spricht inzwischen gut Deutsch und promoviert nach seinem Abschluss in Gummersbach jetzt an der TU München mit einem Projekt beim Bosch-Konzern. Mehr: https://www.th-koeln.de/hochschule/motorventile-pruefen-motorgesundheit-erhalten-motordiagnose-optimieren_44667.php