Peter Bolt
Peter Bolt
ZHAW
School of Engineering
Machine Learning in Optimal Control for Industry
Technikumstrasse 71
8400 Winterthur
Arbeit an der ZHAW
Tätigkeit an der ZHAW
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
www.iamp.zhaw.ch
Aus- und Weiterbildung
Arbeits- und Forschungsschwerpunkte, Spezialkenntnisse
Steuerungs- und Regelungstechnik, Dynamische Systeme, Modellierung und numerische Simulation
Beruflicher Werdegang
Seit 2014 Wissenschaftlicher Mitarbeiter ZHAW
2012 Praktikum bei Zühlke Engineering
Aus- und Fortbildung
1999-2003 Lehre zum Spengler-Sanitärinstallateur
2003-2004 Technische Berufsmittelschule
2005-2006 Passarelle
2007-2014 Bachelor-und Masterstudium Maschineningenieurwissenschaften ETHZ
2019-2020 DAS in Data Science, Machine Learning and Artificial Intelligence, ETHZ
Projekte
- Ökologische und ökonomische Prozessoptimierung in der Zementherstellung durch Machine Learning / Teammitglied / Projekt laufend
- Conference series on AI in Industry and Finance / Teammitglied / Projekt laufend
- Risiken aus Radardaten / Teammitglied / Projekt abgeschlossen
- Machbarkeitsstudie Reinforcement Learning Control für Heizsysteme / Teammitglied / Projekt abgeschlossen
- Adaptives Energiemanagementsystem für Gebäude / Teammitglied / Projekt abgeschlossen
Publikationen
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Bolt, Peter; Ziebart, Volker; Jaeger, Christian; Ritzmann, Remo; Meier, Olaf; Füchslin, Rudolf Marcel,
2018.
Model predictive control for building automation [Paper].
In:
EuroSun 2018 : conference proceedings.
12th International Conference on Solar Energy and Buildings (EuroSun 2018), Rapperswil, 10-13 September 2018.
International Solar Energy Society.
S. 1330-1341.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.18086/eurosun2018.11.05
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Bolt, Peter; Künzi, Raffael; Ziebart, Volker; Füchslin, Rudolf Marcel; Motich, Mohammed; Antoni, Mathieu; Finger, Marc-Aurèle; Bürki, Matthias,
2023.
Optimizing cement production by employing physics informed machine learning [Poster].
In:
Datalab Symposium, Winterthur, Schweiz, 11. Januar 2023.
ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-26666