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Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w) im Bereich Datensparsames Maschinenlernen unter der Nutzung von Vorwissen
Typ:

Mitarbeiterstelle

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Ansprechpartner:

Dipl. Wirt.-Ing. Julius Pfrommer

Die Mitarbeiter des Lehrstuhls für Interaktive Echtzeitsysteme (IES) am Institut für Anthropomatik des KIT erforschen in Kooperation mit der Abteilung Informationsmanagement und Leittechnik (ILT) des Fraunhofer Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) Methoden für maschinelles Lernen in der Entwicklung und der Optimierung von cyber-physischen Systemen.

Was Sie erwartet

Bei der Optimierung des Betriebs von komplexen cyber-physischen Systemen, wie zum Beispiel vernetzten Produktionsanlagen, sind häufig mehrere Hundert Parameter mit komplexen Wirkzusammenhängen aufwändig einzustellen. Bei vielen Parametern und Prozessgrößen kann aber nur ein kleiner Anteil des Parameter- und Zustandsraums experimentell abgetastet werden. Zur Beschleunigung der Modellbildung und Optimierung soll vorhandenes Vorwissen zu dem Prozess bestmöglich ausgenutzt werden. Dieses liegt aber meistens implizit oder in domänenspezifischen Fachanwendungen vor (etwa Modelica-Simulationsmodelle aus Engineering-Werkzeugen). Um das Vorwissen nutzbar zu machen werden gängige Verfahren der datengetriebenen Modellbildung, wie zum Beispiel Künstliche Neuronale Netze, erweitert und für die Nutzung von Vorwissen zugänglich gemacht.

Ihre Aufgaben

  • Konzeption und Durchführung von Forschungsvorhaben im Bereich Maschinelles Lernen
  • Entwicklung von Verfahren zur Einbindung von Vorwissen zu cyber-physischen Systemen in Verfahren der datengetriebenen Modellbildung
  • Konzeption und Entwicklung einer Verarbeitungskette für den praktischen Einsatz der erforschten Methoden
  • Beteiligung an Forschungs- und Industrieprojekten und Veröffentlichung der Projektergebnisse durch wissenschaftliche Publikationen
  • Durchführung von Machbarkeitsstudien und Unterstützung bei der Akquisition neuer Forschungs- und Industrieprojekte

Es besteht die Möglichkeit zur Promotion. Die Vergütung erfolgt nach TV-L EG13.

Ihr Profil

  • Ein mit sehr gutem Erfolg abgeschlossenes Studium der Informatik, Elektrotechnik, Mathematik, Physik oder eines vergleichbaren Fachs
  • Sehr gute Kenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen (insb. Deep Learning) und  Datenanalyse
  • Sehr gute Kenntnisse in einer oder mehreren wissenschaftlichen Programmiersprachen (vorzugsweise Matlab, Python oder Julia) sowie einer objektorientierten Programmiersprache (idealerweise C# oder C++)
  • Ein hohes Maß an Eigeninitiative, Eigenverantwortlichkeit und Teamfähigkeit sowie die Bereitschaft, sich in fachfremde Themengebiete einzuarbeiten.

Kontakt

Karlsruher Institut für Technologie (KIT),
Lehrbereich für Interaktive Echtzeitsysteme
c/o Fraunhofer Institut für Optronik,
Systemtechnik und Bildauswertung IOSB
Herrn Dipl. Wirt.-Ing. Julius Pfrommer
Fraunhoferstraße 1
76131 Karlsruhe

E-Mail: julius.pfrommer@iosb.fraunhofer.de
Tel.: +49 721/6091-286