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Ich werde physikbasierte neuronale Netzwerke und wissenschaftliche ML-Modelle entwickeln
Sebastian H
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Ich entwickle maschinelle Lernmodelle, die auf physikalischen Prinzipien und wissenschaftlicher Strenge basieren, nicht Black-Box-Ansätze, die blind auf Daten angewendet werden.
Mein Hintergrund: BSc-Arbeit zu Physics-Informed Neural Networks (PINNs) für die Rekonstruktion von Röntgen-Phasen-Kontrastbildern an der Universidad de los Andes und Forschungserfahrung im Quanten-Maschinenlernen an der Purdue University (SURF-Programm), wo ich ein hybrides klassisch-quantum-System zur Lösung von Differentialgleichungen für die Stromnetzmodellierung entwickelt habe.
Was ich aufbaue:
- Physics-Informed Neural Networks (PINNs) für PDEs und physikalische Systeme
- Hybride klassisch-quantum ML-Modelle
- Wissenschaftliche Datenanalyse- und Verarbeitungspipelines
- PyTorch- und TensorFlow-Modellentwicklung
- Numerische Methoden und Simulationspipelines
- Regression, Klassifikation und Anomalieerkennung für wissenschaftliche Datensätze
Was jede Lieferung umfasst:
- Sauberer, dokumentierter Python-Code
- Trainingspipeline mit reproduzierbaren Ergebnissen
- Validierungsmetriken und Leistungsanalyse
- README mit Installations-, Nutzungs- und Änderungsanweisungen
Ideale Kunden: Forscher, Ingenieure und Unternehmen, die mit physikalischen Systemen, Simulationsdaten, Sensordaten oder in jedem Bereich arbeiten, in dem die zugrunde liegende Physik oder Struktur eine Rolle spielt
Lerne Sebastian H kennen
Sebastian H
Automation and Machine Learning Engineer
- AusKolumbien
- Mitglied seitMai 2026
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Spanisch, Englisch
I'm a physicist and automation engineer with experience building production n8n workflows, AI voice agents, and scientific ML systems. Currently completing a dual master's degree in Materials Science and Physics through the Erasmus Mundus MaMaSELF program (TU Munich + University of Rennes), with a BSc from Universidad de los Andes (Colombia).I work at the intersection of automation, applied AI, and scientific computing. I've built and deployed real systems for clients in healthcare, consulting, and professional services. I deliver documented, maintainable work and communicate without ambiguity
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FAQ
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Was ist ein Physics-Informed Neural Network (PINN)?
Ein PINN ist ein neuronales Netzwerk, das physikalische Gesetze (Differentialgleichungen, Erhaltungssätze, Randbedingungen) direkt in die Verlustfunktion während des Trainings integriert. Dadurch sind genaue Vorhersagen auch bei begrenzten Daten möglich, weil das Modell physikalisch konsistent sein muss.
Muss ich Trainingsdaten bereitstellen?
Es hängt vom Ansatz ab. PINNs können mit minimalen gelabelten Daten arbeiten, indem sie bekannte physikalische Gleichungen nutzen. Für rein datengetriebene Modelle ist ein Datensatz erforderlich. Beschreibe deine Situation, wenn du mir schreibst, und ich empfehle dir den passenden Ansatz.
Kannst du bei Problemen außerhalb von Physik, Biologie, Finanzen, Ingenieurwesen helfen?
Ja, solange es eine zugrunde liegende Struktur oder steuernde Gleichungen gibt, die das Modell informieren können. Schreib mir mit den Details.
Erhalte ich den Quellcode?
Ja. Alle Lieferungen beinhalten sauberen, dokumentierten Python-Code, den du ausführen, modifizieren und erweitern kannst.
