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Joachim Schaeffer M.Sc.

Arbeitsgebiet(e)

Interpretable machine learning, lithium-ion batteries, features, Gaussian processes, field data, Bayesian optimization, hybrid modeling

Kontakt

Work S3|10 517
Landgraf-Georg-Str. 4
64283 Darmstadt

My research is at the intersection of interpretable machine learning and lithium-ion batteries.

I’m developing robust and interpretable methods to predict cycle life from early test or formation data. Furthermore, I work on the application of Gaussian processes for battery fault detection and prediction from field data.

I care about open source, open data and open science.

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Thema Typ Status
Bayesian Optimization of Battery Fast Charging Protocols Masterarbeit abgeschlossen
04/2024
Entwicklung eines BMS Systems für ein VTOL Segelflugzeug Masterarbeit abgeschlossen
02/2024
Development of a State of Charge Estimation Algorithm for Lithium-Iron-Phosphate Batteries Masterarbeit abgeschlossen
07/2023
Development of a Firmware for an 18650 Battery Cycler Projektseminar abgeschlossen
07/2023
Battery Field Data: Machine Learning and Modeling for Fault Detection Masterarbeit abgeschlossen
12/2022
Felddatenanalyse und Zustands- und Parameteridentifikation einer HV-Fahrzeugbatterie Masterarbeit abgeschlossen
06/2022
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