Lebenslauf
2015 absolvierte Domenique Zipperling die allgemeine Hochschulreife in Karlsruhe und verbrachte dort auch den Großteil seines Studiums. Zwischen 2015 und 2019 studierte er Wirtschaftsingenieurswesen (Bachelor) am KIT und beschäftige sich vor allem mit Produktions- und Fertigungstechnik. Der Fokus lag hierbei besonders auf der Automobilindustrie. Während dieser Zeit konnte er auch erste praktische Erfahrung als Praktikant und Werkstudent in der Projektleitung/Serienbetreuung bei Porsche in Weissach sammeln. Direkt im Anschluss begann Herr Zipperling sein Masterstudium, welches er Ende 2022 erfolgreich abschloss. Im Fokus standen hier besonders die Verwendung von Data Analytics, Data Science und künstlicher Intelligenz im Produktionsbereich. Durch ein 8-montagies Praktikum am Digital Capability Center in Aachen (McKinsey) und weitere 8 Monate als Masterrand/Praktikant bei CARIAD SE (VW), konnte er auch hier weitere praktische Erfahrung sammeln. In dieser Zeit war er an der Entwicklung KI-basierter visueller Qualitätskontrollen im Textilbereich sowie der Erkennung von PSE (personal-safety-equipment) beteiligt. Des Weiteren entwickelte er während seiner Masterarbeit ein Framework zur Unsicherheitsquantifizierung im ML-Entwicklungsprozess. Seit März 2023 promoviert Herr Zipperling am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und humanzentrischer Künstlicher Intelligenz der Universität Bayreuth.
Forschungsschwerpunkt
Herr Zipperling beschäftigt sich in seiner aktuellen vorwiegend mit dem Themengebiet von Fairness in Künstlicher Intelligenz und erklärbarer Künstlicher Intelligenz, insbesondere bei der Anwendung von Federated bzw. Collaborative Learning. Dabei steht im Zentrum die Frage, wie wir sensible Daten wie bspw. Patienteninformationen für Maschine Learning nutzbar machen können, gleichzeitig die Privatsphäre wahren und vermeiden, dass Maschinen Biases in den Daten, die zu Ungleichbehandlung führen können, replizieren.
