Dr. Anna Fedorova
Dr. Anna Fedorova
ZHAW
School of Engineering
Responsible AI Innovation Group
Technikumstrasse 71
8400 Winterthur
Arbeit an der ZHAW
Tätigkeit
- Doktorandin am Centre for Artificial Intelligence, School of Engineering, seit Juni 2024. Im EU-Projekt AI4Realnet arbeite ich an der Operationalisierung vertrauenswürdiger KI in sicherheitskritischen Infrastrukturen und entwickle und evaluiere Governance-Instrumente gemeinsam mit europäischen Betreibern aus den Bereichen Schienenverkehr, Stromnetz und Flugverkehrsmanagement.
- Forschung. Ich befasse mich mit der Lücke zwischen KI-Regulierung und Entwicklungspraxis in sicherheitskritischen Infrastrukturen und entwickle anwendungsorientierte Instrumente für verschiedene Phasen des KI-Lebenszyklus: die Übersetzung normativer Prinzipien in Systemanforderungen, deren Integration in die Entwicklungsarbeit sowie die Strukturierung von Risiken für die Bewertung. Zwei Instrumente sind im Einsatz und wurden im EU-Projekt AI4Realnet mit europäischen Betreibern aus den Bereichen Schienenverkehr, Stromnetz und Flugverkehrsmanagement erprobt. Aktuelles Interesse: wie dieselben Governance-Erwartungen unter unterschiedlichen Regulierungslogiken operationalisiert werden. Aktivitäten. Lehre und Betreuung von Abschlussarbeiten zu angewandter verantwortungsvoller KI-Entwicklung und KI-Risikobewertung. Organisatorin der PhD Community der School of Engineering der ZHAW sowie einer monatlichen öffentlichen Meetup-Reihe zu vertrauenswürdiger KI, unterstützt von der Digitalisierungsinitiative des Kantons Zürich.
- Neben der Forschung organisiere ich die PhD Community der School of Engineering sowie eine monatliche öffentliche Meetup-Reihe zu vertrauenswürdiger KI, unterstützt von der Digitalisierungsinitiative des Kantons Zürich.
Arbeits- und Forschungsschwerpunkte
- Operationalisierung vertrauenswürdiger KI: Übersetzung regulatorischer und ethischer Anforderungen in Systemanforderungen und Entwicklungspraxis.
- Risikobewertung und Risikomanagement für KI, gekoppelt an den Entwicklungsprozess
- Requirements Engineering für KI-Systeme in sicherheitskritischen Infrastrukturen
- Analyse von Zielkonflikten zwischen Dimensionen der Vertrauenswürdigkeit in KI-Systemen
Lehrtätigkeit
Teaching Assistant, Artificial Intelligence 2 (Frühlingssemester 2025). Lehre im Bereich KI-Risikobewertung. Betreuung von Bachelorarbeiten und Masterprojekten zu angewandter verantwortungsvoller KI-Entwicklung.
Berufserfahrung
- IT Business Consultant
Senacor Technologies AG
2017 - 2024 - Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Otto-von-Guericke Universität Magdeburg
2012 - 2016
Aus- und Weiterbildung
Ausbildung
- MSc / Data Science and Intelligent Analytics
Fachhochschule Kufstein
2021 - 2023 - Dr.-Ing. / Werkstofftechnik
Otto-von-Guericke Universität Magdeburg
2013 - 2016 - MSc / Metallkunde und Wärmebehandlung
Nationale Technische Universität der Ukraine "KPI"
2010 - 2012 - MSc / Mechanical Process Engineering
Otto-von-Guericke Universität Magdeburg
2010 - 2012 - BSc / Metallkunde und Wärmebehandlung
Nationale Technische Universität der Ukraine "KPI"
2006 - 2010
Netzwerk
Mitglied in Netzwerken
Social Media
Projekte
- Trustworthy AI Circle / Projektleiter:in / laufend
- AI for REAL-world NETwork operation / Teammitglied / laufend
- Apéro Digital: Event Series / Teammitglied / abgeschlossen
Publikationen
Buchbeiträge, peer-reviewed
Bessa, R. J. et al. (2026) 'Toward a holistic framework for human-AI collaboration in safety-critical systems', in Curry, E. et al. (eds) Artificial intelligence, data and robotics : foundations, transformations and future directions. Cham: Springer, pp. 343–402. doi: 10.1007/978-3-032-10561-5_13.
Schriftliche Konferenzbeiträge, peer-reviewed
Fedorova, A. et al. (2025) 'Continuous assessment-driven requirement elicitation for trustworthy AI systems', in European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD), Porto, Portugal, 15-19 September 2025. Zenodo. doi: 10.5281/zenodo.17099001.