Promovend: Jorrit Voigt


Jorrit Voigt führt seit Oktober 2019 seine kooperative Promotion mit der TH Aschaffenburg durch. Zuvor hat er an der FAU Erlangen-Nürnberg studiert. Seine Promotionsthema dreht sich um maschinelle Lernverfahren und Data Science sowie um die Modellierung im Bereich Prozesstechnik. Seine Forschung findet hauptsächlich im ZeWiS statt. Was ihm dabei besonders wichtig ist, erzählt Jorrit im Interview.


Jorrit Voigt ist Promovend an der TH Aschaffenburg und führt eine kooperative Promotion durch

Ein Interview mit Jorrit: "Am besten gefällt mir, dass ich sehr interdisziplinär arbeite."



Seit wann bist du an der TH Aschaffenburg?

Ich bin seit dem 01.10.2019 an der TH AB. Hierhergekommen bin ich durch eine Stellenausschreibung für eine Promotionsstelle, die mir vom Thema gut gefallen hat – es ging um ein neues Forschungsthema, genau das wollte ich. Im Bewerbungsgespräch mit Prof. Dr. Möckel hatte ich gleich das Gefühl, dass das gut passt. Als ich die Zusage bekommen habe, habe ich diese angenommen.


Wie bist du zu deiner Kooperations-Universität gekommen?

Meine Kooperations-Uni ist die FAU Erlangen-Nürnberg. Dort habe ich meinen Bachelor in Nanotechnologie und meinen Master in Materialwissenschaften gemacht. Daher wusste ich, dass es einen Lehrstuhl gibt, bei dem 3D-Druck behandelt wird. Meinen zweiten Doktorvater an der FAU Erlangen-Nürnberg habe ich über das BayWISS Verbundkolleg Produktionstechnik gefunden, auf das mich Prof. Dr. Möckel, mein Doktorvater an der TH AB, aufmerksam gemacht hat. Das lief so ab, dass ich ein Exposé geschrieben habe und über Prof. Möckel zu dem Professor an der FAU Kontakt aufgenommen habe. Dieser meinte, dass das Thema für ihn passt – auch in seine Arbeitsgruppe.


Was gefällt dir besonders an der Promotion?

Am besten gefällt mir, dass ich sehr interdisziplinär arbeite. Ich arbeite in einer Schnittstelle, die Prozesstechnik, Informatik, Mathematik und Physik, vereint. Als Materialwissenschaftler bringe ich zusätzlich diese Sichtweise mit ein. Und das ist auch genau das, was ich an der Stellenausschreibung, im Interview sowie jetzt in meiner Arbeit spannend finde. Man muss verschiedene Sichtweisen und Fachgebiete kombinieren. Auch die Abstimmung dahinter, die verschiedenen Bereiche und die Personen zusammenzubringen, das finde ich mit am spannendsten.

Außerdem mag ich sehr, wenn intensiv über ein Thema diskutiert wird – am besten mit Personen aus unterschiedlichen Gebieten. Da kann es auch gerne Fragen geben, die hinterfragen, was man macht. In einem wissenschaftlichen Umfeld kommt man weiter, wenn man sich immer wieder austauscht. Man bekommt verschiedene Blickwinkel und neue Denkanstöße. Jeder hat eine andere Sichtweise – je nach Background.


Wie fühlst du dich von der TH Aschaffenburg und dem iDok unterstützt?

Von der TH Aschaffenburg kommt viel Unterstützung von meinem Professor Dr. Möckel. Das hat bereits bei der Ausarbeitung meines Exposés begonnen. Vom iDok finde ich vor allem die Vorträge ganz cool und interessant, die immer mal wieder stattfinden.

Über das iDok bzw. über die TH AB habe ich letztes Jahr eine Workstation bekommen, damit ich vor Ort einen guten Rechner habe. Den brauche ich aufgrund der großen Datenmengen, mit denen ich arbeite. Das war schon ziemlich cool. Die Workstation hilft ungemein.


Du bist von Erlangen nach Aschaffenburg gezogen. Wie gefällt dir das Leben in Aschaffenburg?

Aschaffenburg finde ich schön – ich mag den Main. Am Fluss kann man gut sitzen und mal ein Bier trinken. Was ich an Aschaffenburg am besten finde ist, dass ich relativ gut und schnell in viele verschiedene Regionen und Richtungen komme. Ich bin mit dem Fahrrad schnell im Spessart, kann aber auch in Richtung Taunus fahren. Außerdem schätze ich Aschaffenburgs zentrale Lage in Deutschland.


Deine Forschung dreht sich um den Einsatz maschineller Lernverfahren und Data Science sowie um die Modellierung im Bereich Prozesstechnik und für physikalische Fragestellungen. Wie bist du auf das Thema gekommen?

In meiner Studienzeit bin ich über ein Praktikum zum 3D-Druck gekommen und empfand die Qualitätssicherung als ausbaufähig. Als dann die Stellenausschreibung kam, dachte ich: „Das passt!“. Von dort entwickelte sich das Thema in Richtung Qualitätssicherung, Prozessmonitoring, 3D-Druck.

Außerdem fand ich es spannend, das Maschinelle Lernen intensiv kennenzulernen. Dabei habe ich schnell gemerkt, dass mir die Lernverfahren dahinter nicht gefallen, da sie nicht erklärbar sind und nicht zwangsweise auf wissenschaftlichen Erkenntnissen beruhen. Das ist für mich und für meinen Betreuer unbefriedigend. Und so kam es, dass wir uns gefragt haben, wie kann die erklärbare Künstliche Intelligenz, die Verbindung von Physik oder dem Vorwissen, was seit Jahrtausenden von Menschen angehäuft wurde, berücksichtigen. Denn dieses Vorwissen muss auch bei Maschinellen Lernverfahren eine Rolle spielen. Dadurch kam neben dem Prozessmonitoring auch die hybride Modellierung, also die Verbindung zwischen wissenschaftlichen Erkenntnissen und den Berechnungen des maschinellen Lernens, als Themengebiet hinzu.


Welches Ziel verfolgst du mit deiner Forschung?

Ich möchte die Qualitätssicherung im 3D-Druck schärfen, vielleicht auch Methoden entwickeln, die die Qualitätssicherung verbessern. Das ist das Hauptziel. Außerdem möchte hybride Modelle vorstellen, um zu erreichen, dass man in der Produktionstechnik allgemein mehr dahingehend denkt.

Was für mich auch wichtig ist, dass man nicht in ein „wishful thinking“ hineingerät. Das kann passieren, wenn man lange an einem Thema forscht und man seine persönliche Einstellung hat. Aber man muss sein subjektives Empfinden herausnehmen. Das ist auch eines meiner Hauptziele: meine Forschung am Ende neutral zu betrachten und zu versuchen, so objektiv wie möglich zu sein. Und komplett korrekt wissenschaftlich zu arbeiten. Das ist natürlich auch ein Punkt, der immer das Ziel sein sollte.


Bitte gib Studierenden einen Rat, die promovieren wollen.

Absolviert die Masterarbeit oder ein Praktikum in der Forschung – einfach um zu merken, ob das persönlich passt. Man merkt schnell, ob man eine Frustrationstoleranz hat und das verkraftet, wenn etwas mal nicht so funktioniert oder mal Kritik vom Betreuer kommt. Denn im Forschungsprozess läuft vieles nicht so, wie man sich das gedacht hat. Deshalb würde ich Studierenden raten, das am besten in einer Masterarbeit zu erproben.


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