Was hat Dein Interesse an Künstlicher Intelligenz geweckt und wie hat sich daraus Dein heutiger beruflicher Weg in Deine Doppelrolle an der Hochschule Offenburg und bei BCT entwickelt?
Während meines Masterstudiums und meiner Promotion im Maschinenbau an der RWTH Aachen hat mich die Verbindung aus Modellierung, Daten und Optimierungsalgorithmen fasziniert. Durch meine anschließende Tätigkeit am Forschungszentrum Jülich wurde mir klar, wie groß das Potenzial von KI-Methoden für komplexe technische Prozesse ist. Als Softwareentwickler in München konnte ich Deep Learning weiter vertiefen und in robuste Softwarelösungen überführen. Die Stellenanzeige für das Postdoc-Tandem hat mich sofort angesprochen, weil sie Forschung und industrielle Anwendung ideal verbindet. Daher hatte ich mich beworben und so entwickelte sich mein Interesse an KI zu meiner heutigen Doppelrolle an der Hochschule Offenburg und bei BCT.
Du unterrichtest verschiedene Lehrveranstaltungen an der Hochschule. Welche sind das genau und was macht Dir an der Zusammenarbeit mit Studierenden so viel Spaß?
Ich unterrichte an der Hochschule Offenburg Lehrveranstaltungen in den Studiengängen Angewandte Künstliche Intelligenz, Informatik Master und Forschungsmaster „Applied Research“. Dazu gehören Vorlesungen wie Computer Vision, Aktuelle Methoden des Machine Learning, Data Engineering und Wissenschaftliche Programmierung in Python. Besonders spannend finde ich, wie Studierende komplexe KI-Konzepte kreativ auf reale Probleme anwenden und eigene Lösungen entwickeln. Die Betreuung von Seminaren, Projekten und Abschlussarbeiten ermöglicht es mir, direkt mit den Studierenden zusammenzuarbeiten und ihre Fortschritte zu begleiten. Am meisten Freude macht mir die Interaktion, wenn Ideen entstehen, Fragen diskutiert werden und gemeinsam neue Lösungswege entwickelt werden.
Dr.-Ing. Xiao Zhao an der Hochschule Offenburg
Ein weiteres wichtiges Feld ist die KI für tabellarische Daten. Im Vergleich zu Text- oder Bilddaten ist dies bisher der Bereich, den Deep Learning noch nicht vollständig erobert hat. Table Learning bietet jedoch großes Potenzial für industrielle Anwendungen, zum Beispiel in Systemen wie Siemens Teamcenter, wo strukturierte tabellarische Daten eine zentrale Rolle spielen.
Eine der größten Herausforderungen in der KI-Praxis sind die Daten. Ein wesentlicher Unterschied zwischen Forschungsarbeiten und industriellen Projekten liegt oft darin, ob relevante und qualitativ hochwertige Daten überhaupt verfügbar sind. In industriellen Projekten ist es manchmal der Fall, dass nicht genügend Daten direkt vorhanden sind, um KI-Modelle zuverlässig zu trainieren oder zu testen.
KI spielt in Deinem Berufsalltag eine große Rolle. Begegnet Dir das Thema auch privat? Und welche Hobbys oder Interessen geben Dir in Deiner Freizeit den nötigen Ausgleich?
KI spielt in meinem Berufsalltag eine große Rolle und auch privat beschäftige ich mich damit, zum Beispiel indem ich Fachbücher über Künstliche Intelligenz lese. Für den nötigen Ausgleich in meiner Freizeit spiele ich Tischtennis im Verein – ich wurde sogar Tischtennis-Meister beim Firmenturnier bei BCT. Und ich nehme regelmäßig an Marathonläufen teil, zuletzt in Freiburg.
Vielen Dank für das spannende Gespräch!
Wir wünschen Dir für Deine weiteren Projekte und Deine Tätigkeit bei BCT viel Erfolg und weiterhin so viel inspirierende Energie!
Willstätt, Dezember 2025
