Dr. Anna Fedorova

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. 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.
• 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.
• PhD Studentin

Arbeits- und Forschungsschwerpunkte

• – Operationalisierung vertrauenswürdiger KI: Übersetzung regulatorischer und ethischer Anforderungen in Systemanforderungen und Entwicklungspraxis – Requirements Engineering für KI-Systeme in sicherheitskritischen Infrastrukturen – Risikobewertung und Risikomanagement für KI, gekoppelt an den Entwicklungsprozess – Analyse von Zielkonflikten zwischen Dimensionen der Vertrauenswürdigkeit in KI-Systemen – Vergleichende KI-Governance über verschiedene Regulierungsregime hinweg
• Glaubwürdige AI in der kritischen Infrastruktur

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

Women in Data Science

Social Media

LinkedIn

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.

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