Dr Simon Bowly

Simon menyelesaikan studi PhD pada tahun 2019 dengan fokus pada pembuatan kasus uji yang secara efektif menekankan pengoptimalan uji algoritma dan menentukan kekuatan dan kelemahannya. Simon memiliki minat khusus dalam pengembangan optimasi algoritma , analisis kinerja empiris, dan konfigurasi algoritma otomatis menggunakan metode pembelajaran mesin.

Simon juga memiliki pengalaman luas dalam menerapkan optimasi dan teknik analisis data untuk masalah di dunia nyata, termasuk optimisasi untuk logistik melalui jalan dan kereta api, pengembangan alat otomatis untuk menganalisis data operasional dari ladang angin; dan peramalan produksi energi jangka pendek.