Olga Mironova

Olga Mironova hat Abschlüsse in Mathematik, Volkswirtschaftslehre und Data Science (Paris Lodron Universität Salzburg). Vor ihrem Einstieg in die Forschung sammelte sie umfangreiche Berufserfahrung im Bereich Machine Learning, insbesondere in der Absatzprognose und der Bewertung von Werbewirksamkeit bei einem führenden FMCG-Unternehmen. Derzeit arbeitet sie als wissenschaftliche Mitarbeiterin im Team Smart Analytics and Reinforcement Learning und wirkt am INSPIRE-Projekt mit, das den Einsatz von Reinforcement Learning zur Personalisierung KI-gestützter Diagnostik im MINT-Unterricht der Primarstufe erforscht. Ihr weitergehendes Forschungsinteresse liegt in der Verbindung von klassischer Regelungstechnik und Reinforcement Learning durch strukturierte Prioren für robuste Steuerung in physikalisch beschränkten Systemen (Anwendung auf Strahlsteuerung am CERN-AWAKE-Experiment).