Martin Trat studierte Wirtschaftsingenieurwesen mit dem Schwerpunkt Automotive/Regelungstechnik an der Universität Bayreuth. Im anschließenden Masterstudium vertiefte er in selbigem Fach Maschinelles Lernen und Sehen am Karlsruher Institut für Technologie. Im Zuge dessen verbrachte er einen Forschungsaufenthalt bei Bosch Rexroth in der Metropolregion Chicago und befasste sich dabei mit der Übertragung von Methoden, basierend auf Künstlicher Intelligenz, auf Ausschussprädiktion für hochautomatisierte Maschinen.

Mit Abschluss seines Studiums trat er die Stelle als Wissenschaftler im Bereich Intelligent Systems and Production Engineering an. Dort beschäftigt er sich mit der langfristig angelegten Robustheit von künstlicher Intelligenz (KI). Entsprechend des Slogans "I think my AI is broken" nimmt er sich der Probleme an, die früher oder später genau dort passieren, wo es weh tut: In der Produktivumgebung industrieller Unternehmen. Durch häufige Veränderung von realen Umständen und der Daten, die diese abbilden und beschreiben, ist das katastrophale Versagen von KI, ohne passende Strategien, oft unvermeidbar.
Sein Forschungsvorhaben, betreut von Prof. Dr. Dr.-Ing. Dr. h. c. Ovtcharova, befasst sich ebenso mit der produktiven Anwendung Künstlicher Intelligenz (Schlüsselbegriffe: Incremental Learning, Data Stream Mining) und smarten Strategien zum Umgang mit Concept Drift.

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