Dr.
David Berghaus

David Berghaus studierte Physik an der Universität Bonn, wo er ein BCGS Honors Branch Scholarship erhielt. Von 2021 bis 2023 promovierte er in Theoretischer und Mathematischer Physik an der Rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn und schloss mit magna cum laude ab. Seine Dissertation On the Numerical Computation of Modular Forms leistete Beiträge zu Fortschritten in der computergestützten Zahlentheorie.

Seit 2023 arbeitet er als Postdoctoral Research Scientist am Lamarr-Institut für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz und parallel als Applied Research Scientist am Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS). Seine Arbeit umfasst sowohl grundlagenorientierte Forschung als auch angewandte Industrieprojekte in den Bereichen Zeitreihenanalyse und Natural Language Processing.

Am Lamarr-Institut untersucht er den Einsatz von Deep Learning zur Modellierung stochastischer Prozesse. Zu seinen jüngsten Arbeiten zählen ein Foundation Inference Model für Markov-Sprungprozesse, das auf der NeurIPS 2024 angenommen wurde, sowie Forschung zu stochastischen Differentialgleichungen und Punktprozessen. Seine übergeordneten Interessen liegen in der Verbindung von statistischem Lernen und mathematischer Modellierung, um Unsicherheit in realen Systemen – insbesondere in den Naturwissenschaften – besser abzubilden und zu handhaben.

Parallel dazu entwickelt er am Fraunhofer IAIS LLM-basierte Lösungen für industrielle Anwendungsfälle. Zu seinen Projekten zählen das Fine-Tuning von LLMs für juristische Aufgaben im deutschen Recht sowie die Entwicklung produktionsreifer Systeme für die automatisierte Verarbeitung strukturierter E-Mail-Bestellungen. Seine Arbeit integriert moderne NLP-Architekturen, aufgabenspezifische Anpassungen und workfloworientierte Deployment-Strategien.