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Lehrstuhl für Mechatronik

  1. Universit?t
  2. Fakult?ten
  3. Fakult?t für Angewandte Informatik
  4. Institut für Informatik
  5. Lehrstühle und Professuren der Informatik
  6. Lehrstuhl für Mechatronik
  7. Team
  8. Julius Aka

Julius Aka M. Sc.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Lehrstuhl für Mechatronik
Telefon: +49 821 907598 69299
E-Mail:
Raum: 3052 (W)
Adresse: Am Technologiezentrum 8, 86159 Augsburg

Lebenslauf

Lebenslauf

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seit 2024 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Mechatronik, Universit?t Augsburg
2021-2024 M.Sc. Energietechnik an der Technischen Universit?t Hamburg (TUHH)
2021-2022 Austauschjahr an der University of California, Berkeley
2017-2021 B.Sc. Allgemeine Ingenieurwissenschaften, spezialisiert auf Energie- und Umwelttechnik

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Berufserfahrung

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2022-2024 Werkstudent, XRG Simulation, Hamburg
2022 Lawrence Berkeley National Laboratory Affiliate
2021 Praktikum, Siemens Gamesa ETES (Electrical Thermal Energy Storage, Hamburg)
2018-2020 Wissenschaftliche Hilfskraft und Tutor am Institut für Technische Thermodynamik, StartING Tutor, Technische Universit?t Hamburg (TUHH)

Forschungsschwerpunkte

  • Modellierung von (thermischen) Energiesystemen
  • Schnelle Surrogatmodelle mit Scientific Machine Learning
  • Optimales Design und optimale Steuerung für Energiesysteme

Lehrveranstaltungen

Aktuelles Semester

(Angewandte Filter: Semester: aktuelles | Institutionen: Ingenieurinformatik mit Schwerpunkt Mechatronik | Dozenten: Julius Aka | Vorlesungsarten: alle)
Name Semester Typ
?bung zu Objektorientierte Modellbildung und Simulation: Theorie und Praxis Wintersemester 2025/26 ?bung
Objektorientierte Modellbildung und Simulation: Theorie und Praxis Wintersemester 2025/26 Vorlesung
Praktikum zu Objektorientierte Modellbildung und Simulation: Theorie und Praxis Wintersemester 2025/26 Praktikum

N?chstes Semester

Keine Vorlesungen vorhanden.


Publikationen

2025 | 2023

2025
Aka, Julius, Brunnemann, Johannes, Eiden, J?rg, Speerforck, Arne, & Mikelsons, Lars (2025). Balanced Neural ODEs: nonlinear model order reduction and Koopman operator approximations. ICLR 2025 - The Thirteenth International Conference on Learning Representations, Singapore, April 24th-28th, 2025International Conference on Learning Representations (ICLR).
PDF | BibTeX | RIS | URL | URL

2023
Aka, Julius, Brunnemann, Johannes, Freund, Svenne, & Speerforck, Arne (2023). Efficient global multi parameter calibration for complex system models using machine-learning surrogates. Dirk Müller, Antonello Monti, Andrea Benigni (Eds.), Proceedings of the 15th International Modelica Conference 2023, October 9-11, Aachen, Germany(pp. 107-120). Link?ping: Link?ping University Electronic Press. https://doi.org/10.3384/ecp204107
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