Abschlussarbeiten im Themenfeld Künstliche Intelligenz für Predictive X

Fraunhofer-Gesellschaft; Duisburg; Vor Ort; EUR 60.000 - 80.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein innovatives Forschungsinstitut sucht engagierte Studierende für spannende Abschlussarbeiten im Bereich der künstlichen Intelligenz und Maschinenanalyse. Hier haben Sie die Möglichkeit, an neuesten KI-Algorithmen zu forschen und innovative Ansätze zur Ausfallvorhersage und Qualitätskontrolle zu entwickeln. Mit einem Fokus auf zukunftsrelevante Technologien und der Unterstützung durch ein erfahrenes Team gestalten Sie aktiv den Innovationsprozess in der Industrie. Diese Gelegenheit bietet Ihnen nicht nur praktische Erfahrungen, sondern auch die Chance, Ihre Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld zu entfalten.

Qualifikationen

• Studium in Elektrotechnik oder Informatik mit guten bis sehr guten Leistungen.
• Kenntnisse in KI und Programmierung in Python oder C++ erforderlich.

Aufgaben

• Literaturrecherche und Analyse geeigneter Methoden für die Umsetzung.
• Weiterentwicklung der Methodiken unter Einsatz von KI.

Kenntnisse

Künstliche Intelligenz

Signalverarbeitung

Python

C++

CAD-Entwurf

Eigeninitiative

Kommunikationsfähigkeit

Teamfähigkeit

Ausbildung

Studium in Elektrotechnik

Studium in Informatik

vergleichbare Disziplinen

Jobbeschreibung

Die vorausschauende Wartung und Analyse von Maschinen im industriellen Umfeld (Predictive X) ist ein wesentlicher Forschungsschwerpunkt des Fraunhofer IMS. Mögliche Anwendungen sind zum Beispiel die Erkennung von Bauteildefekten oder die Bestimmung der Restlebensdauer von Komponenten. Für die Prädiktion kommen insbesondere Methoden der künstlichen Intelligenz (z.B. maschinelles Lernen) zum Einsatz. Im Rahmen Ihrer Abschlussarbeit haben Sie die Möglichkeit, an neuesten KI-Algorithmen und Versuchsaufbauten zu forschen.

Mögliche Themen für Abschlussarbeiten

• Entwicklung neuer Merkmale und Klassifikatoren zu Ausfallvorhersage von Halbleiterbauelementen
• Design und Implementierung spezieller KI-Algorithmen zur Bestimmung von Verschleiß und der Reststandzeit in zerspanenden Prozessen
• Entwicklung einer Simulation von Werkzeugen und Werkstücken auf der Basis von G-Code
• Analyse von Sensordaten zur Optimierung spezifischer Produktionsprozesse
• Entwicklung von KI-gestützten Qualitätskontrollsystemen
• Design und Entwicklung von Dashboards zur Visualisierung von Prozessdaten

Was Sie bei uns tun

• Literaturrecherche und Einordung des aktuellen Stands der Technik
• Analyse und Auswahl von geeigneten Methoden für die Umsetzung
• Weiterentwicklung der Methodiken und Anpassung unter Einsatz von KI
• Evaluierung der umgesetzten Methoden bezüglich Qualität und Quantität

Was Sie mitbringen

• Studium in den Bereichen Elektrotechnik, Informatik oder vergleichbarer Disziplinen
• Gute bis sehr gute Studienleistungen
• Kenntnisse im Künstliche Intelligenz und Signalverarbeitung
• Gute Programmierkenntnisse in Python oder C++
• Kenntnisse im CAD-Entwurf vorteilhaft
• Ausgeprägte Eigeninitiative und Einsatzbereitschaft
• Eigenständige und zuverlässige Arbeitsweise sowie ein hohes Maß an Kommunikations- und Teamfähigkeit

Was Sie erwarten können

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität.

Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden.

Haben wir Ihr Interesse geweckt?

Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!

Bewerbungen per E-Mail oder Post können wir leider nicht berücksichtigen.

Bitte übermitteln Sie Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (Motivationsschreiben, chronologischer Lebenslauf, aktueller Notenspiegel im Studium, Arbeitszeugnisse bisheriger beruflicher Erfahrungen/ Praktika).

Fragen zu dieser Position beantwortet gerne Frau Irini Tsiftsi,
Telefon [phone], E-Mail: [e-mail]

Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS

www.ims.fraunhofer.de

Kennziffer: 78754

Bewerbungsfrist: