Herzlich Willkommen am Institut für Hochfrequenztechnik

Am 13. und 14. September 2022 findet an der Technischen Universität Hamburg die 1. Summer School for Machine Learning in Engineering statt. Das Institut für Hochfrequenztechnik ist einer der Mitveranstalter.

Am 10. Mai 2022 hat Herr M.Sc. Moritz Hägermann erfolgreich seine Doktorarbeit mit dem Titel "Backward-Wave Phenomena in Helix Traveling-Wave Tube Amplifiers" verteidigt.

Caspar Wasle wurde als Teilnehmer des International Space Weather Camps (ISWC) ausgewählt. Dieses vom DLR Neustrelitz, der South African National Space Agency (SANSA) und der University of Alabama in Huntsville organisierte Camp bietet Studenten und Absolventen von Studienfächern der Mathematik, Physik, Informatik und Ingenieurswissenschaften die Möglichkeit, sich intensiv mit dem spannenden und hochaktuellen Thema Weltraumwetter zu beschäftigen. Caspar Wasle hat sich zuvor als Wissenschaftliche Hilfskraft und im Rahmen seiner Bachelorarbeit am Institut im Bereich der Satellitenkommunikation (SANTANA-Aero 2) als äußerst engagierter Student hervorgetan. Wir haben Ihn sehr gerne bei seiner Bewerbung für einen Platz beim ISWC unterstützt und freuen uns, dass wir ihm nun zur Annahme gratulieren können. Im Namen des ganzen Instituts wünschen wir Caspar viel Spaß während der drei sicherlich sehr interessanten und lehrreichen Wochen.

Das Institut für Hochfrequenztechnik (IHF) der Technischen Universität Hamburg (TUHH) hat gemeinsam mit Forschern der FAU Erlangen-Nürnberg und der BTU Cottbus einen Artikel in der multidisziplinären Open-Access-Zeitschrift IEEE Access vorgestellt, bei dem die Einsatzmöglichkeiten von maschinellem Lernen zur Schätzung der Einfallsrichtung in Automobilradarsystemen untersucht werden.

Die virtuelle Veranstaltung “Artificial Intelligence in Engineering” bringt jedes Jahr eine Vielfalt von Anwendern aus den Ingenieurwissenschaften und verwandter Gebiete zusammen, um die neuesten AI-Trends in ihrer Berufs-Praxis vorzustellen. Das Event wurde dieses Jahr eröffnet durch die Keynote “Machine Learning in Engineering and Materials Science: On Your Marks, Get Set, … Go!?” von den MLE-Mitgliedern Christian Feiler, Fabian Lurz, Robert Meißner, Stefan Schulte, Christian Schuster und Gregor Vonbun-Feldbauer.

Das Institut für Hochfrequenztechnik (IHF) hat gemeinsam mit der FAU Erlangen-Nürnberg und Infineon Technologies AG einen neuen Ansatz des maschinellen Lernens vorgestellt, der mit einem hochintegrierten Radarsystem zuverlässig Personen erkennen und deren Aktivitäten klassifizieren kann.

Das IFPT freut sich, Herrn M.Sc. Ehssan Roshankar am 01.10.2024 als neuen wissenschaftlichen Mitarbeiter begrüßen zu können. Herzlich willkommen am IFPT!

On October 17th and 18th, we had the pleasure of attending the annual conference of the Collaborative Research Center "Smart Reactors". It was a wonderfully organized event with outstanding contributions from all participating researchers. Our PhD students, Maike Orth and Shaik Asif delivered excellent presentations and engaged actively in discussions during the poster session. Beyond the exceptional scientific exchange, a special highlight was Thursday evening’s boat trip, where we enjoyed great food and lively conversations in a relaxed atmosphere.  A big thank you to everyone involved (especially Irina Smirnova, Michael Schlüter and Monika Johannsen) for making this such a memorable gathering! Back to Institute SPE - News

Wir heißen Henrik Stooß am IPFM willkommen! Henrik ist interessiert an der Modellierung von Wasser-Metall Grenzflächen und erforscht diese mit Hilfe von DFT.

Dr. Braun (DLR) und Prof. Ulf Kulau halten Future Lecture an der TU Hamburg

Bruno Murta has joined our group as Postdoc. Warm welcome!

Luis Escalera Moreno has joined our group as Postdoc. Warm welcome!

"Efficient Hamiltonian engineering"

"Bosonic randomized benchmarking with passive transformations"

Today, we presented the results of our BeoFisch project to Mr. Charafeddine from BWFGB including a live demo at HAW Hamburg. Thanks to BWFGB for funding, the interest in our research and results, and to all project partners for the great experience and working atmosphere.

Forschung: DFG-Projekt "Functionality Assessment of Human Articular Cartilage by Image-Driven Computational Mechanics and Advanced MRI" -     Ziel: Entwicklung eines Materialmodells zur Vorhersage der mechanischen Eigenschaften von menschlichem Gelenkknorpel (d.h. der Knorpelfunktionalität) ausschließlich auf der Basis von Bilddaten. Diese Vorhersage der Knorpelfunktionalität könnten eine Methode zur nicht-invasiven Beurteilung von Knorpeldegeneration und Osteoarthritis bieten, um im frühzeitig präventive Maßnahmen eingreifen zu können. - Aufgaben: Biomechanische Charakterisierung des Gelenkknorpels (Viskoelastizität und Schädigung): Versuchsdurchführung und - auswertung - Kombination mit Studienarbeit möglich - Weiterführende Aufgaben im Bereich der daten-getriebenen Materialmodellierung (Physic     s -Informed Machine Learning) möglich Lehre: Unterstützung bei der Gestaltung des Moduls "Numerische Strukturmechanik" Aufgaben: Aufbereitung der Vorlesungs- und Übungsunterlagen, Konzeption und Erstellung von Gruppe nübungen mit MATLAB Voraussetzungen: Grundkenntnisse der Numerischen Mechanik, Programmierkenntnisse (z.B. Python oder MATLAB, ...) Beginn: ab sofort Kontakt: Kian Abdolazizi, 040/428 78 2562, kian.abdolazizi@tuhh.de