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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

Lectures:

  • Data Management and Databases: SoSe25

Tutorials:

Seminars

Labs

Betreute Abschlussarbeiten (12)

Jahr Typ Student Titel Status
2025 M. Sc. Thanh Tung Nguyen Eine auf maschinellem Lernen basierende Hyperheuristik zur Lösung des Pick-Up and Delivery Problems Laufend
2026 M. Sc. Simona Simoni Implementierung und Evaluation optimaler Clustering Ansätze für Lastprofil-Zeitreihen im Kontext von Ersatzprofilausrollungen zur RLM-bilanzierten Strombeschaffung Abgeschlossen
2025 B. Sc. Tom Schneeweiß Physik-informiertes maschinelles Lernen zur Vorhersage von Schwingungseigenschaften Abgeschlossen
2025 B. Sc. Marius Luca Simon Vorhersage der Wurfparabel beim Basketball Abgeschlossen
2025 B. Sc. Saumya Agarwal Bridging the Language Gap with Artificial Intelligence: An Evaluation via a Real-Time Translation Prototype Abgeschlossen
2025 M. Sc. Jonathan Sutor Optimal mix of physical and data-driven information in AutoIP Abgeschlossen
2025 M. Sc. Linus Thrän Machine Learning in the Metamodeling of Energy Market Model Optimizations: a Resource Adequacy Perspective using Machine Learning Abgeschlossen
2023 M. Sc. Christiane Ernst Prädiktion von Auslastung und Warteschlangen an Ladesäulen Abgeschlossen
2023 M. Sc. Nils Pfeifer Modeling Heat Transport in Selective Laser Melting with Physics-informed Neural Networks Abgeschlossen
2023 M. Sc. Niklas Ehrlich Analyse des Fahrverhaltens von Versicherungskunden im Zusammenhang mit besonderen Ereignissen anhand von Telematik‐Daten der HUK‐COBURG Abgeschlossen
2022 Diplom Felix Kirchgäßner Von gewöhnlichen und partiellen Differentialgleichungen inspirierte neuronale Netze Abgeschlossen
2022 B. Sc. Lea Löffelmann Tabu Search Algorithmus für das Vehicle Routing Problem eines Logistikunternehmens Abgeschlossen

Publications (11)

Dateien Cover Beschreibung Jahr
PiGRAND: Physics-informed Graph Neural Diffusion for Intelligent Additive Manufacturing
Uhrich, B. ; Häntschel, T. ; Rahm, E.
arXiv
2026 / 3
A Metamodeling Framework for Accelerated Energy Market Optimization using Active Learning
Uhrich, B. ; Thrän, L. ; Böing, F.
2025 Mexican International Conference on Artificial Intelligence (MICAI)
2026 / 2
MPGT: Multimodal Physics-Constrained Graph Transformer Learning for Hybrid Digital Twins
Uhrich, B. ; Rahm, E.
2025 IEEE Conference on Artificial Intelligence (CAI)
2025 / 7
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