Masterarbeit »KI-gestützte Rezepturentwicklung für einen PLA-basierten Kunststoff«

Fraunhofer; Oberhausen; Hybrid; EUR 10,000 - 13,000; Part time

Benefits offered by this job

Gesundheit & Wohlbefinden

Flexible Arbeitszeiten

Onboarding & Karriereentwicklung

Job summary

Fraunhofer UMSICHT in Oberhausen sucht eine Masterarbeit im Bereich KI-gestützte Rezepturentwicklung für PLA-basierte Kunststoffe. Sie arbeiten an der Einarbeitung in Stand der Technik zu PLA-Compounds, Materials Informatics und Bayesian Optimization.

Sie bereiten Datensätze auf, entwickeln ML-Modelle und definieren eine Bayesian-Optimization-Strategie, um Rezeptur- und Prozessvorschläge abzuleiten. Abschlussarbeit in diesem interdisziplinären Umfeld mit industriellem Bezug.

Qualifications

• Grundkenntnisse in Python
• Interesse an datengetriebenen Methoden
• Gute Englischkenntnisse von Vorteil

Responsibilities

• Literaturrecherche und Stand der Technik zu PLA-Compounds, Materials Informatics und Bayesian Optimization
• Datenaufbereitung und Analyse vorhandener Datensätze (Rezepturkomponenten, Prozessparameter)
• Modellbildung als Surrogate-Modell (z. B. Gaussian-Process-Regression) zur Vorhersage von Werkstoffeigenschaften
• Multi-kriterielle Optimierung mit Bayes'scher Optimierung und Open-Source-Framework
• Experimentelle Validierung und Bewertung vorgeschlagener Compounds und Ergebnisse vergleichen

Skills

Python

Datenanalyse

Englische Grundkenntnisse

Education

Masterstudium in Materialwissenschaften/Kunststofftechnik/CachCHEM oder vergleichbar

Job description

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Masterarbeit »KI-gestützte Rezepturentwicklung für einen PLA-basierten Kunststoff«

Die Fraunhofer-Gesellschaft ( www.fraunhofer.de ) ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 74Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer: 30000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT. Sie wissen: Wer zu Fraunhofer kommt, will und kann etwas verändern. Für sich, für uns und die Märkte von heute und morgen.

Wir wollen eine Erde, auf der es sich zu leben lohnt. Unsere angewandte Forschung in Circular Economy, Carbon Management, Green Hydrogen und Local Energy Systems leistet konkrete Beiträge zur Erreichung der 17 Sustainable Development Goals der Vereinten Nationen. Als ein Institut der Fraunhofer-Gesellschaft zeigen wir, wie man Herausforderungen nicht nur meistert, sondern an ihnen wächst. Wir verschieben Grenzen, denken weiter und gestalten die Zukunft mit angewandter Forschung. Vielfältige Perspektiven und Denkansätze stärken die Kreativität und Innovation in unserer wissenschaftlichen Arbeit.

Du möchtest mit uns eine nachhaltige Welt gestalten? Wir suchen Verstärkung!

In der Abteilung »Circular and Bio-based Plastics« entwickeln wir maßgeschneiderte biobasierte Kunststoffe für eine Vielzahl von Anwendungen. Polylactid (PLA) ist einer der vielversprechendsten biobasierten und bioabbaubaren Thermoplaste für technische Anwendungen und Verpackungen. Die gezielte Einstellung des Eigenschaftsprofils erfordert eine sorgfältige Abstimmung der Compound-Rezeptur und der Verarbeitungsbedingungen. Datengetriebene Ansätze der Künstlichen Intelligenz bieten die Möglichkeit, aus vorhandenen experimentellen Daten gezielt optimale Rezeptur-Prozess-Kombinationen abzuleiten und so den Entwicklungsaufwand erheblich zu reduzieren.

Was Du bei uns tust

• Literaturrecherche und Stand der Technik: Einarbeitung in den Stand der Technik zu PLA-Compounds, Materials Informatics und Bayesian Optimization für Formulierungsprobleme
• Datenaufbereitung und Analyse: Sichtung, Bereinigung und Strukturierung der vorhandenen Datensätze (Rezepturkomponenten, Prozessparameter, Werkstoffkennwerte) inklusive Identifikation relevanter Einflussgrößen
• Modellbildung als Surrogate-Modell: Aufbau von ML-Modellen (z. B. Gaussian-Process-Regression) zur Vorhersage der Werkstoffeigenschaften als Funktion von Rezeptur und Prozessparametern
• Multi-kriterielle Optimierung: Implementierung einer Bayesian-Optimization-Strategie unter Nutzung eines Open-Source-Frameworks inklusive Definition von Zielwerten und Randbedingungen zur Ableitung konkreter, verbesserter Rezeptur- und Prozessvorschläge
• Experimentelle Validierung und Bewertung: Herstellung ausgewählter, vom Modell vorgeschlagener Compounds, werkstofftechnische Charakterisierung, Vergleich der gemessenen Eigenschaften mit den Modellvorhersagen sowie kritische Bewertung und Ableitung von Empfehlungen für den weiteren Einsatz

Was Dumitbringst

• Studium der Materialwissenschaft, Kunststofftechnik, Chemieingenieurwesen oder eines vergleichbaren Studiengangs
• Grundkenntnisse in der Programmiersprache Python
• Interesse an datengetriebenen Methoden sowie Bereitschaft zur Einarbeitung in pythonbasierte ML-Tools
• Grundkenntnisse in der Polymerverarbeitung und Werkstoffcharakterisierung sind wünschenswert
• Gute Englischkenntnisse sind von Vorteil

Was Duerwarten kannst

Wir setzen uns für ein inspirierendes Arbeitsumfeld ein, in dem sich alle Mitarbeitenden weiterentwickeln können. Dazu fördern und schätzen wir die Einzigartigkeit jeder Person und gestalten eine Kultur des Respekts, der Offenheit und Wertschätzung, in der alle willkommen sind:

• Teamwork auf Augenhöhe: Ein aufgeschlossenes Team, in das Du Deine eigenen Ideen einbringen kannst. New Work, Diversity und Inklusion sowie ein kooperatives Miteinander sind zentrale Bestandteile unserer Kultur.
• Theorie trifft Praxis: Die Möglichkeit, Deine Kenntnisse aus dem Studium mit praktischen Erfahrungen an der Schnittstelle zwischen Wirtschaft und Wissenschaft zu verknüpfen.
• Flex Work: Dein Studium hat Priorität – wir bieten Dir flexible Arbeitszeiten, die sich an Deinen Studienalltag anpassen.
• Students@UMSICHT: Umfassendes Onboarding, gute Betreuung und Vernetzungsmöglichkeiten sowie vielseitige Unterstützung Deiner Karriereentwicklung durch Trainings und Impulsvorträge.
• Gesundheit & Wohlbefinden: Gesundheitsangebote für eine gute Balance im Alltag.

Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.

Vielfalt & Chancengleichheit:

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. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt

Barrierefreiheit:

Wir arbeiten kontinuierlich daran, den Bewerbungsprozess und unsere Arbeitsplätze barrierefreier zu gestalten. Solltest Du Unterstützung benötigen, melde Dich gerne – wir helfen weiter!

Fraunhofer-Institut für Umwelt-, Sicherheits- und Energietechnik UMSICHT