Über Marcel
Vom Physikforschungslabor zur Entwicklung zuverlässiger KI-Systeme
Mein Weg begann in der experimentellen Physik, wo Präzision und Unsicherheit immer zusammen auftreten. Mit der Zeit interessierte mich immer mehr, wie sich diese Prinzipien auf reale Systeme übertragen lassen — wie man Technologie baut, die weiß, was sie nicht weiß.
Der Weg
Akademische Grundlagen
Während meiner Promotion an der Universität Heidelberg habe ich mich auf Lichtfeld-Rekonstruktion und 3D-Geometriealgorithmen konzentriert. Dabei entwickelte ich Methoden, um Form, Orientierung und Materialeigenschaften reflektierender Objekte zu bestimmen — Bereiche, in denen klassische Computer-Vision-Methoden oft versagen.
Die Physik hat mich gelehrt, systematisch mit Unsicherheit umzugehen. Jeder Messwert hat Grenzen — und zu verstehen, wo diese liegen, ist oft wichtiger als der exakte Wert selbst.
Wechsel in die Industrie
Ende 2017 begann ich bei AGT International als Data Scientist, während ich noch an meiner Promotion arbeitete. Diese Phase verband zwei Welten: wissenschaftliche Genauigkeit und industrielle Realität. Ich lernte, wie analytisches Denken in Systemen umgesetzt werden kann, die tatsächlich Entscheidungen treffen.
Nach Abschluss meiner Promotion 2018 verfeinerte ich diese Verbindung weiter und entwickelte Modelle, die außerhalb des Labors funktionieren müssen — mit all dem Rauschen und der Unsicherheit der realen Welt.
Gründung von rabbitAI
2019 habe ich rabbitAI mitgegründet, um eines der zentralen Probleme in der KI zu lösen: verlässliche Ground-Truth-Daten. Wir bauen Systeme, die die reale Welt so genau erfassen, dass maschinelles Lernen darauf vertrauen kann — vom Automotive-Bereich bis zu industriellen Anwendungen.
Als CTO verbinde ich Hardware, Physik und maschinelles Lernen. Das Ziel ist nicht Perfektion, sondern Transparenz: KI-Systeme, die ihre Annahmen sichtbar machen und still bleiben, wenn die Daten keine klare Sprache sprechen.