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  • Benjamin Uhrich
  • uhrich [at] informatik [dot] uni-leipzig [dot] de
  • +49 341 97-32240

  • Room P-419, Paulinum, Augustusplatz 10, 04109, Leipzig

About

  • Since April 2020 Researcher at ScaDS.AI
  • Development Engineer at Intelligent Driving Functions Department, IAV GmbH, 2019 - 2020
  • M.Sc. Mathematics-Computational Engineering, Berliner Hochschule für Technik, March 2019
  • B.Sc. Applied and Computational Mathematics, Berliner Hochschule für Technik, March 2017

Research Interests

  • Data-driven modelling
  • Physics-informed machine learning
  • Graph neural networks
  • Differential equations
  • Intelligent analysis and visualization

Teaching

Tutorials:

Seminars

Labs

Betreute Abschlussarbeiten (6)

Jahr Typ Student Titel Status
2024 M. Sc. Linus Thrän Predicting Output Parameters of Energy Market Model Optimizations using Machine Learning Running
2022 Diplom Felix Kirchgäßner Von gewöhnlichen und partiellen Differentialgleichungen inspirierte neuronale Netze Running
2023 M. Sc. Niklas Ehrlich Analyse des Fahrverhaltens von Versicherungskunden im Zusammenhang mit besonderen Ereignissen anhand von Telematik‐Daten der HUK‐COBURG Finished
2023 M. Sc. Christiane Ernst Prädiktion von Auslastung und Warteschlangen an Ladesäulen Finished
2023 M. Sc. Nils Pfeifer Modeling Heat Transport in Selective Laser Melting with Physics-informed Neural Networks Finished
2022 B. Sc. Lea Löffelmann Tabu Search Algorithmus für das Vehicle Routing Problem eines Logistikunternehmens Finished

Publications (8)

Dateien Cover Beschreibung Jahr
Neural Diffusion Graph Convolutional Network for Predicting Heat Transfer in Selective Laser Melting
Uhrich, B. ; Häntschel, T. ; Schäfer, M. ; Rahm, E.
18th International Symposium on Artificial Intelligence and Mathematics (ISAIM 2024)
2024 / 7
Physics-informed deep learning to quantify anomalies for real-time fault mitigation in 3D printing
Uhrich, B. ; Pfeifer, N. ; Schäfer, M. ; Theile, O. ; Rahm, E.
Applied Intelligence
2024 / 4
Predictive Manufacturing - An Intelligent Monitoring System to Detect Anomalies in 3D Printing
Uhrich, B. ; Lange, S. ; Carnot, L. ; Schäfer, M.
Industry 4.0 Science
2024 / 1
Using Differential Equation Inspired Machine Learning for Valve Faults Prediction
Uhrich, B. ; Hlubek, N. ; Häntschel, T. ; Rahm, E.
2023 IEEE 21st International Conference on Industrial Informatics (INDIN)
2023 / 8
Transformation komplexer Produktentstehungsprozesse in wissensbasierte Services für die generative Fertigung
Schäfer, M. ; Theile, O. ; Uhrich, B. ; Bauer, M. ; Augenstein, C. ; Kimme, T. ; Ernst, D. ; Sonntag, F. ; Schöps, P. ; Ahnert, C.
Innovationen für datenbasierte Wertschöpfung - Mit internetbasierten Dienstleistungen die Zukunft der Wirtschaft gestalten
2023 / 6
Using Physics-Informed Machine Learning to Optimize 3D Printing Processes
Uhrich, B. ; Schäfer, M. ; Theile, O. ; Rahm, E.
Proceedings of the 2nd International Conference on Progress in Digital and Physical Manufacturing (ProDPM'21)
2023 / 6
Multi-Modal Artificial Intelligence in Additive Manufacturing
Bauer, M. ; Uhrich, B. ; Schäfer, M. ; Theile, O. ; Augenstein, C. ; Rahm, E.
Proceedings of the 25th International Conference on Enterprise Information Systems - Volume 1: ICEIS
2023 / 5
Predictive Manufacturing
Uhrich, B. ; Lange, S. ; Carnot, L. ; Schäfer, M.
Indutrie 4.0 Management
2023 / 1