Masterarbeit: »ML-basierte Methoden als Ersatz für die Finite-Elemente-Modellierung«

Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT; Aachen; Vor Ort; EUR 40.000 - 60.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein führendes Forschungsinstitut in Aachen sucht einen engagierten Studenten für die Unterstützung bei der Implementierung eines neuartigen Algorithmus auf Basis graphischer Neuronaler Netze. Zu den Aufgaben gehören die Untersuchung von ML-Methoden, die Erstellung von Datensätzen sowie die Implementierung und Validierung von ML-Modellen. Bewerber sollen Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen oder Informatik studieren und erste Erfahrungen in Python mitbringen. Es erwartet Sie ein modernes Arbeitsumfeld und die Integration in ein motiviertes Team.

Leistungen

Moderne Maschinenpark

Professionelle Betreuung und Zusammenarbeit im Team

Qualifikationen

• Studierende aus relevanten Fachbereichen sind willkommen.
• Erste Erfahrungen mit Python sind erforderlich.
• Grundkenntnisse in maschinellem Lernen sind notwendig.

Aufgaben

• Untersuchung von ML-basierten Methoden als FEM-Ersatz.
• Erstellung und Vorbereitung von Datensätzen.
• Implementierung und Validierung von ML-Modellen.

Kenntnisse

Python

Maschinelles Lernen

Deutsch

Englisch

Ausbildung

Studium Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen, Informatik oder vergleichbares Fachgebiet

Jobbeschreibung

Die Abteilung »Hochleistungszerspanung« entwickelt Technologien und anwendungsorientierte Lösungen für die Zerspanung entlang der gesamten Prozesskette – von der Prozessgestaltung und Prozesssimulation über die Echtzeit‑Datenerfassung während der Produktion bis hin zur Beratung und Prototypenfertigung. Graphische Neuronale Netze bieten die Möglichkeit, mit mesh‑strukturierten Daten zu arbeiten, die in FEM‑Simulationen verwendet werden, und ermöglichen dadurch zeitsparende Vorteile. Wir suchen einen engagierten und motivierten Studenten, der uns bei der Implementierung eines neuartigen Algorithmus auf Basis graphischer Neuronaler Netze unterstützt, der als Ersatz für FEM dienen und die Berechnung der Prozessstabilität für Bearbeitungsprozesse beschleunigen kann.

Was Du bei uns tust

• Untersuchung verschiedener ML‑basierter Methoden und ihrer Eignung als Ersatz für FEM
• Erstellung und Vorbereitung von Datensätzen für geeignete Anwendungsfälle
• Implementierung ausgewählter ML‑Modelle und Validierung der Ergebnisse
• Vorbereitung und Dokumentation der Ergebnisse

Was Du mitbringst

• Du studierst Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen, Informatik oder ein vergleichbares Fachgebiet.
• Du hast erste Erfahrungen mit Python.
• Du verfügst über Grundkenntnisse in der Theorie und den Methoden des maschinellen Lernens.
• Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und/oder Englisch.

Was Du erwarten kannst

• Eine professionelle Betreuung und Zusammenarbeit in einem engagierten Team
• Du wirst von Anfang an in das Team integriert, kannst eigene Ideen einbringen und eigenverantwortlich Aufgaben übernehmen
• Ein hochmoderner Maschinenpark, ausgestattet mit Edge‑Cloud‑Systemen und einer 5G‑Infrastruktur

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.

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.

Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Abschlussarbeit beantwortet Dir gerne:

Aakash Singh M.Sc.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter Hochleistungszerspanung

Telefon: [phone]

Fraunhofer‑Institut für Produktionstechnologie IPT

www.ipt.fraunhofer.de

Kennziffer: 80874 Bewerbungsfrist: