Seit 2020 forsche ich am Deutschen Elektronen-Synchrotron an Machine Learning Algorithmen zur Steuerung und Optimierung von Teilchenbeschleunigern. Insbesondere das Aufsetzen dieser komplexen Maschinen ist bis heute ein schwieriger manueller Prozess, der sehr viel Zeit in Anspruch nimmt. Mit Hilfe von Reinforcement Learning arbeite ich daran diesen Prozess zu automatisieren und zu beschleunigen, wodurch Forschern aus aller Welt und aus verschiedensten Disziplinen mehr Zeit für Experimente zur Verfügung steht und neuartige Experimente ermöglicht werden. Ich interessiere mit außerdem für die Bereiche des Surrogate Modellings und der virtuellen Diagnostik, in denen meist Supervised Learning angewandt wird, um Modelle zu trainieren, die bei der Optimierung von Teilchenbeschleunigern wichtige Daten liefern können.