Masterarbeit: Physikalisch informierte, maschinelle Lernverfahren zur Systemidentifikation in MEMS-G

Möchten Sie physikalische Erkenntnisse mit fortschrittlicher KI verbinden? Wir bieten Ihnen eine spannende Möglichkeit für eine Masterarbeit im Bereich physikalisch informiertes Machine Learning zur Systemidentifikation und Leistungsmodellierung von MEMS-Gyroskopen. Im Rahmen Ihrer Tätigkeit entwickeln Sie Machine-Learning-(ML)-Algorithmen zur Systemidentifikation und zur Vorhersage der Leistungsfähigkeit von MEMS-Gyroskopen. Sie analysieren MEMS-Gyroskopdaten im Detail. Darüber hinaus bewerten Sie physikalisch informiertes ML im Vergleich zu anderen Architekturen. Außerdem erarbeiten Sie sich ein tiefes physikalisches Verständnis von MEMS-Gyroskopen, um Ihre Modelle zu optimieren. Abschließend arbeiten Sie mit realen Sensordaten, um Ihre Ergebnisse zu validieren.

• Ausbildung: Masterstudium im Bereich Informatik, Physik, Ingenieurwesen oder vergleichbar, mit guten Studienleistungen
• Erfahrung und Kenntnisse: in datengetriebener Parameteridentifikation; Kenntnisse in Python, PyTorch, Pandas sowie probabilistischer Modellierung; praktische Erfahrung im Umgang mit Daten sowie in der Erstellung von Datenpipelines
• Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie zeichnen sich durch eine systematische Strukturierung Ihrer Aufgaben aus, erschließen sich neue Konzepte aktiv und mit Neugier und treiben Ergebnisse mit hoher Motivation voran
• Arbeitsroutine: Ihre Präsenz vor Ort ist erforderlich
• Sprachen: verhandlungssicheres Englisch und gute Deutschkenntnisse