Abschlussarbeit zum Thema: "Selbstlernende Sensorsysteme (TINYML)"

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.

Das Internet der Dinge (Internet of Things / IoT) gewinnt immer mehr an Bedeutung. Hierbei werden eingebettete Systeme benötigt, die die reale Welt mithilfe von Sensorik mit der digitalen Welt vernetzten. Heutzutage sind schon viele Sensorsysteme im Einsatz, um diese Vernetzung zu ermöglichen. Die nächste Generation der intelligenten Sensorsysteme sind dabei selbstlernende Sensorsysteme, die sich selbstständig auf ihre Anwendung optimieren. Ermöglicht werden selbstlernende Systeme durch die steigende Leistungsfähigkeit der eingebetteten Systeme, wodurch Machine Learning (TinyML) auf diesen ausgeführt werden kann.

Was Sie bei uns tun

Das Fraunhofer IMS forscht im Bereich des TinyML, um verschiedenste Machine Learning Algorithmen für das TinyML zu entwickeln, die dabei eine individuelle Anpassung der Sensorsysteme an die jeweilige Anwendung erlauben. Das Ziel dieser Systeme ist es Abweichungen von dem Normalzustand zu erkennen (Anomaliedetektion) und somit z. B. eine selbstlernende Zustandsüberwachung von Industrieanlagen zu ermöglichen.

Im Rahmen Ihrer Abschlussarbeit finden Sie innovative Lösungen, die die Entwicklung der nächsten Generation von Sensorsystemen ermöglichen.

Mögliche Themengebiete:

Entwicklung und Implementierung von Verfahren des TinyML
Entwicklung von optimierten Verfahren für die Merkmalsselektion für TinyML
Demonstratorentwicklung für die Präsentation von TinyML und Anomaliedetektion

Was Sie mitbringen

Studium der Elektrotechnik, Informatik, Physik oder eines anderen technisch-naturwissenschaftlichen Studiengangs
Sehr gute bis gute Studienleistungen
Gute Programmierkenntnisse (vorzugsweise Python und/oder C/C++)
Erste Erfahrungen in den Bereichen Machine Learning/Anomaliedetektion und/oder Embedded Systeme
Eine ergebnisorientierte, systematische und eigenständige 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 +49 203 3783-268, E-Mail: personal@ims.fraunhofer.de

Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS

www.ims.fraunhofer.de

Kennziffer: 44142 Bewerbungsfrist:

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