Grundlagen zu Modellbildung und Simulation werden bearbeitet, Methoden sind beispielsweise ODE-Modelle, DAE-Modelle, Discrete Event Systems, Agent Based Modelling, Cellular Automata, etc.

Analyse der Gehirnaktivität mittels EEG und Verbesserung der Behandlung von Schilddrüsenerkrankungen durch mathematische Modelle zu bedeutenden Fortschritten in der medizinischen Forschung und Praxis.

Entwicklung moderner Optimierungsansätze durch Kombination von simulationsbasierter Optimierung, Reinforcement Learning und erklärbarer KI. Ziel ist die Verbindung von maschinellem Lernen mit Transparenz, um innovative Lösungen für schwer zugängliche Problemstellungen zu schaffen.

Entwicklung mathematischer Modelle und Algorithmen zur Analyse und Steuerung dynamischer Systeme in verschiedenen Anwendungsbereichen.