Bachelor-/ Masterarbeit: »Synthetische Daten für Deep Learning in der Produktion«

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. Rund 32 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,4 Milliarden Euro.

Am Fraunhofer IPT in Aachen arbeiten wir mit mehr als 530 Mitarbeitenden täglich daran, dass die Produktion der Zukunft digitaler, flexibler und nachhaltiger wird. In der Abteilung »Produktionsqualität« beschäftigen wir uns mit der Digitalisierung von Produktionssystemen, um Qualität, Resilienz und Nachhaltigkeit in der Produktion zu steigern.

Der Einsatz von Deep Learning Modellen zur visuellen Prozessüberwachung und Qualitätskontrolle ermöglicht Qualitäts- und Effizienzsteigerungen in industriellen Produktionsprozessen. Dabei besteht eine typische Herausforderung in der mangelnden Verfügbarkeit repräsentativer Trainingsdaten (z. B. von qualitätskritischen Anomalien). Um die Leistungsfähigkeit von Deep Learning Modellen in diesen Anwendungen zu steigern, besteht Potenzial in synthetischen Daten, um vorhandene Datensätze anzureichern. Zentrale Herausforderung dabei ist die gezielte Erzeugung synthetischer Datenpunkte, die auf die Anforderungen des individuellen Anwendungsfalls zugeschnitten sind.

Im Rahmen der wissenschaftlichen Abschlussarbeit untersuchst Du, wie Pipelines zur Generierung synthetischer Daten gestaltet werden müssen, um die Genauigkeit und Robustheit von Deep Learning Modellen in produktionstechnischen Anwendungen zu steigern.

Was Du bei uns tust

Literaturrecherche zu den Bereichen Deep Learning und synthetische Daten
Identifikation von Anforderungen an die Gestaltung effektiver Pipelines zur synthetischen Datengenerierung in produktionstechnischen Anwendungsfällen
Entwicklung und Implementierung einer Pipeline zur synthetischen Datengenerierung für einen spezifischen Anwendungsfall
Experimentelle Validierung anhand eines praktischen Anwendungsfalls im Bereich Computer Vision (z. B. visuelle Qualitätskontrolle)
Aufbereitung und Dokumentation der Ergebnisse

Was Du mitbringst

Du studierst Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen, Informatik oder eine vergleichbare Fachrichtung
Du hast erste Erfahrung in Python
Du hast Grundkenntnisse zu Theorie und Ansätzen im Bereich Machine/Deep Learning
Eine selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und/oder Englisch

Was Du erwarten kannst

Wissenschaftliche Bearbeitung eines aktuellen und praxisrelevanten Themas
Eine professionelle Betreuung und fachliche Unterstützung bei der Erstellung deiner Abschlussarbeit
Mitwirkung in innovativen Forschungs- und Entwicklungsprojekten mit namhaften Industriepartnern
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!

Maximilian Motz M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter »Produktionsqualität«
Telefon: +49 241 8904-449

Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT

www.ipt.fraunhofer.de

Kennziffer: 69829 Bewerbungsfrist:

Stellensegment: Training, Learning, Education, Human Resources

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