Ingeniør med speciale i signalbehandling, machine learning og indlejrede systemer. Derudover hjælper jeg virksomheder – og håndværkere – med at udnytte AI til at spare tid på admin og optimere deres indkomst.
AH
Om mig
Jeg er en dansk ingeniørstuderende på 10. semester på Aalborg Universitet, specialiseret i Elektroniske Systemer. Jeg trives i grænselandet mellem hardware og software – der hvor signal møder kode.
Mit masterspeciale skriver jeg i øjeblikket ved CERN i Genève, hvor jeg udvikler en firmware- og hardwaresimulator af de nye Crab Cavities til HL-LHC-acceleratoren. Inden da arbejdede jeg som R&D-udvikler hos Rohde & Schwarz med autoencoder-implementeringer i indlejret hardware.
Sideløbende med mit speciale bygger jeg AI-automatiseringsværktøjer til håndværkere – praktiske systemer der sparer 5-10 timer admin om ugen og kører mens du sover.
Teknisk dybde kombineret med evnen til at kommunikere komplekse løsninger klart.
Portfolio
Udvikler firmware- og hardwaresimulator af de nye Crab Cavities til High-Luminosity LHC ved CERN. Arbejder med SY-LL-RF gruppen på et RFSoC-platform.
MSc-projekt i samarbejde med Gatehouse Satcom. Udviklede en data-drevet SNR-estimator til at forbedre uplink throughput i Non-Terrestrial Network NB-IoT systemer med Coverage Enhancement-niveauer.
R&D-udvikling af DSP-algoritmer med fokus på autoencoder-integration i indlejret hardware. Tidserie-estimering for LEO-satellitforbindelser i partnerskab med Space Inventor.
Machine learning-baseret prediktion af satellitforbindelseskvalitet. Sammenlignede Random Forest, Gradient Boosting og AR-modeller med TLE-data og jordsegment-parametre som features.
AI-automatiseringsværktøjer til håndværkere – email-drafting, fakturagenerering, omsætningsrapporter og mere. Bygget til at spare 5–10 timer admin om ugen.
Erfaring & Uddannelse
Kontakt
Har du et projekt, en opgave eller vil du høre mere om AI Automation til din forretning? Få hjælp fra en AI-ekspert – jeg hører gerne fra dig.