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Ahmet Alper Özüdogru

Wissenschaftlicher Projektmitarbeiter

Schweizerisches Institut für Informationswissenschaft (SII), Departement Angewandte Zukunftstechnologien

Ahmet Alper Özüdogru hat an der ETH Zürich Informatik studiert und dort seinen Bachelor- und Masterabschluss erworben. Seine Masterarbeit an der Harvard University beschäftigte sich mit kausaler Inferenz mithilfe von Diffusionsmodellen. Er verfügt über Erfahrung im Backend- und AI-Engineering sowie in der Kernelentwicklung und GPU-Programmierung bei Huawei. In früheren Forschungsarbeiten untersuchte er zudem Clustering-Algorithmen. An der FH Graubünden arbeitet er im Projekt CALM an der Entwicklung von Software und Sprachmodellen, die relevante Ereignisse auf Rohstoffmärkten aus Nachrichten erkennen und einordnen. Darüber hinaus untersucht er, wie sich Nachrichten mit Wetter-, Agrar-, Energie- und Marktdaten verbinden lassen, um Unsicherheiten und Risiken in der Rohstoffversorgung besser abzuschätzen. Sein Schwerpunkt liegt dabei auf probabilistischen Modellen zur Schätzung des physischen Rohstoffangebots unter alternativen Störungsszenarien.

Curriculum Vitae

Ahmet Alper Özüdogru hat an der ETH Zürich Informatik studiert und dort seinen Bachelor- und Masterabschluss erworben. Seine Masterarbeit an der Harvard University beschäftigte sich mit kausaler Inferenz mithilfe von Diffusionsmodellen. Er verfügt über Erfahrung im Backend- und AI-Engineering sowie in der Kernelentwicklung und GPU-Programmierung bei Huawei. In früheren Forschungsarbeiten untersuchte er zudem Clustering-Algorithmen. An der FH Graubünden arbeitet er im Projekt CALM an der Entwicklung von Software und Sprachmodellen, die relevante Ereignisse auf Rohstoffmärkten aus Nachrichten erkennen und einordnen. Darüber hinaus untersucht er, wie sich Nachrichten mit Wetter-, Agrar-, Energie- und Marktdaten verbinden lassen, um Unsicherheiten und Risiken in der Rohstoffversorgung besser abzuschätzen. Sein Schwerpunkt liegt dabei auf probabilistischen Modellen zur Schätzung des physischen Rohstoffangebots unter alternativen Störungsszenarien.

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