人工智能（AI）是信息技术的一个分支，涉及智能行为的自动化。人工智能是对计算机进行编程的尝试，使其能够独立处理问题，类似于经过适当训练的人类。解决问题意味着根据各种来源（数据库、传感器、摄像机等）的数据，在指定时间内做出对潜在问题做出适当响应的决策。
机器学习是用于确定输入和输出数据之间未知的功能相互关系的各种过程的统称。除了仍然重要的传统应用（例如聚类形成、回归、因子和时间序列分析）之外，它还集成了更复杂的方法，例如神经网络、进化方法和支持向量机。
... 在维也纳科技大学 (TU Wien) 学习技术数学，专攻模拟、运筹学和统计学。完成学业后，他在格拉斯哥度过了一段时间，在那里研究了用于离散事件模拟模型的核方法。 2001年，他加入塞伯斯多夫研究中心，首先担任项目经理，后来成为“流程优化”工作组的组长，负责开展和管理有关运输物流、特定地点物流和全球供应链的国内和国际研究项目。在进行研究的同时，他还开始在奥地利各地的各个高等教育机构任教，这后来成为他的主要职业。
Markus Klug 自 2013 年起加入 SSI SCHäFER IT Solutions GmbH。他最初负责在公司内部建立数据分析和模拟，该职位后来扩展到涵盖数据科学和人工智能/机器学习。作为后备部队后勤方面的军事专家，特别关注军事行动研究，他还担任奥地利军队的顾问，为军事部门的数学模型和流程的开发提供专家建议。马库斯·克卢格 (Markus Klug) 拥有丰富的知识和经验，他的各种学术出版物、讲座、学术项目委员会成员、学术会议分会主席以及他作为国际专业期刊审稿人的能力都证明了这一点。
Georg Rief 拥有计算科学学士学位和物理学硕士学位。他主要关注模拟和数据科学，因为人工智能当时并不是一个特别重要的话题，因此不是他研究的核心。在 2014 年 3 月加入 SSI SCHAEFER 之前，他在其他领域拥有 8 年的软件开发经验。最初，他担任客户项目的 W4 开发人员，之后于 2016 年 12 月调到数据科学/模拟部门。
Karina Konrath 在格拉茨理工大学学习技术数学，自 2017 年 11 月起一直在 SSI SCHAEFER 工作。作为一名数据科学家，她主要负责数据的分析和准备，这需要大量使用统计学和数学。
