Vierzehn Projekte, jedes mit seiner Geschichte.

2023 – 2025, Forschung

PneuNet

Landessieg Jugend forscht

Pneumonie-Erkennung auf Röntgenbildern, vom NumPy-CNN bis zum DICOM-Viewer.

Begonnen als Schülerforschungsprojekt und bei Jugend forscht weitergeführt. Die Werte stammen aus dem eigenen Validierungssplit, nicht aus einer klinischen Validierung.

Alleiniger Autor des Codes; Dreierteam bei Jugend forscht

über 87 % Klassifikation · über 95 % Segmentierung

3 Stichpunkte anzeigen

• Ein CNN in NumPy von Grund auf geschrieben, inklusive Backpropagation.
• Sieben CNN-Architekturen in PyTorch auf vier öffentlichen Datensätzen mit bis zu 30.000 Bildern verglichen, dazu Lungensegmentierung und Class Activation Maps in einem DICOM-Viewer in Qt/C++.
• Jugend forscht 2024: Landessieg Thüringen und Sonderpreis im Bundeswettbewerb. Alle 60 Commits stammen von mir.

Python, NumPy, PyTorch, TensorFlow, OpenCV, Qt, C++

Seit Okt. 2026, Bachelorprojekt

GorillaScout

Laufend

Bachelorprojekt zur Wiedererkennung wilder Gorillas in Kamerafallen-Videos.

HPI-Bachelorprojekt am KI-Lehrstuhl von Prof. Gerard de Melo. Es führt eine mehrjährige Pipeline weiter, die wilde Gorillas in Kamerafallen-Videos erkennt, verfolgt und einzelne Tiere wiedererkennt. Das Projekt läuft seit Oktober 2026 bis Sommer 2027; eigene Ergebnisse gibt es noch nicht.

Einer von acht Studierenden (laufend)

Laufend · Achterteam

3 Stichpunkte anzeigen

• Die Pipeline reicht von der Erkennung über das Verfolgen bis zur Wiedererkennung einzelner Tiere und zur Zählung der Population. Gebaut haben sie die Vorjahrgänge; unser Jahrgang führt sie weiter.
• Zum Einstieg habe ich die Abschlussarbeiten der Vorjahrgänge und das WACV-2026-Paper der Gruppe durchgearbeitet und mit KI-Unterstützung zu einer Lerneinheit mit Quellenangaben aufbereitet.
• Die Demo ist ein Nachbau der Web-Plattform des Projekts, die frühere Jahrgänge gebaut haben, mit erfundenen Beispieldaten und gezeichneten Platzhalter-Videos, nicht mit echten Kamerafallen-Aufnahmen.

Apr. – Juli 2026, Studienprojekt

PowerSqueak

Weiterentwicklung eines sieben Jahre alten Präsentationstools in Smalltalk.

Softwaretechnik I am HPI: Unser Siebenerteam hat das Open-Source-Präsentationstool PowerSqueak übernommen und in neun Sprints mit wöchentlichen Kundengesprächen und Pair Programming erweitert. Die Testabdeckung des Teams stieg von 84 auf 95 Prozent.

Feature-Verantwortung für Sektionen und Timer in einem Siebenerteam

38 Commits · rund 4.800 Zeilen · Note 1,0

3 Stichpunkte anzeigen

• Benannte, verschachtelte Foliensektionen: Modell, Überschriften in der Miniaturleiste, gespeicherter Ein- und Ausklappzustand, Ein- und Ausrücken mit Tab, Springen mit n und p im Präsentationsmodus, Speichern und Laden.
• Ein LED-Präsentationstimer als kleine Unterklasse des vorhandenen Timer-Morphs. Außerdem einen Tastaturfokus-Fehler bis ins Event-Routing des UI-Frameworks verfolgt und mit Regressionstest behoben.
• CI mit GitHub Actions und smalltalkCI aufgesetzt, das Tool unter Squeak 6.1 lauffähig gemacht und die README neu geschrieben. Modulnote 1,0.

Squeak/Smalltalk, Morphic, SUnit, GitHub Actions, smalltalkCI

Dez. 2024 – Jan. 2025, App

OweFlow

Flutter-App für Gruppenausgaben; Authentifizierung von mir.

Ein Flutter-Prototyp, gebaut mit einem Kommilitonen. Einen öffentlichen Build gibt es nicht, deshalb ist die Demo aus dem Quellcode nachgebaut.

43 von 120 Commits

43 von 120 Commits

3 Stichpunkte anzeigen

• Gruppen, Schuldenübersicht, Erinnerungen und Auswertungen.
• Die Authentifizierung lag bei mir: E-Mail-Verifizierung und Social Login über Firebase.
• Eingestellt, als die Zahlungsregulierung die Überweisungsfunktion für zwei Studierende unpraktikabel machte.

Flutter, Dart, Firebase Auth