Dr. Marcel Arpogaus studierte Elektro- und Informationstechnik an der TH Nürnberg. Für den Master in Informatik wechselte er an die HTWG Konstanz. Parallel zum Studium arbeitete er mehrere Jahre in der Embedded- und IoT-Entwicklung, zuletzt bei der Bosch.IO GmbH in Berlin. Dort entstand auch seine Masterarbeit, betreut von Prof. Dr. Oliver Dürr, in der er beide Disziplinen erstmals verband.

Es folgte die kooperative Promotion in Informatik an der Georg-August-Universität Göttingen und der HTWG Konstanz. Dabei entwickelte er probabilistische Deep-Learning-Verfahren zur Unsicherheitsquantifizierung und Regelung resilienter Energiesysteme. Dahinter steht die Frage, wie Stromnetze zuverlässig bleiben, wenn Erzeugung und Verbrauch immer schwerer vorhersehbar werden. Aus dieser Zeit stammen auch gemeinsame Publikationen mit Prof. Dr. Beate Sick.

Seit 2026 ist Marcel Postdoktorand am TIDIT in der Probabilistic AI Research Group (PAIR) und forscht zu probabilistischer und kausaler Modellierung. Sein Fachwissen und sein Netzwerk aus der Energieinformatik bringt er ein, um das Portfolio des TIDIT in dieser Richtung auszubauen. Der Umbau des Energiesystems bleibt für ihn das Feld, in dem sich verlässliche KI-Methoden beweisen müssen.