Masterarbeit: Sicherheitsbewertung von Designoptionen für autonome Fahrzeuge

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund 30 800 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,0 Milliarden Euro.

Das Fraunhofer-Institut für Kurzzeitdynamik, Ernst-Mach-Institut, EMI bietet Ihnen anspruchsvolle und abwechslungsreiche Aufgaben mit Verantwortung und Gestaltungsspielraum. Wir forschen im Auftrag unserer Kunden aus verschiedensten Bereichen von Wirtschaft und Politik und wenden die neuesten Erkenntnisse aus Wissenschaft und Forschung auf konkrete Projekte an. Die Anwendungen liegen in den Bereichen Verteidigung, Sicherheit und Resilienz, Automotive, Raumfahrt und Luftfahrt.

Für unseren Institutsstandort in Efringen-Kirchen vergeben wir zum nächstmöglichen Termin in der Abteilung Sicherheit und Resilienz Technischer Systeme eine Masterarbeit zum Thema Sicherheitsbewertung von Designoptionen für Autonome Fahrzeuge.

Was Sie bei uns tun

Hintergrund:

Klassische erfolgreiche Systemdesigns sicherheitskritischer Systeme weisen eine wohlüberlegte Trennung von Komfortfunktionen, Kernfunktionen und Sicherheitsfunktionen auf, die oftmals über viele Jahrzehnte entstanden sind, auch aufgrund von Unfällen. Entsprechend wichtig ist ein zukunftsfestes Sicherheitsdesign für nachhaltige (teil-)autonome Fahr- und Transportsysteme, z.B. Roboterautos.

Was Sie bei uns tun

Aktuell als zukunftsfest betrachtete Designs für Fahrzeuge für autonomes Fahren bis Level 5 und diskutierte zukünftiger Designs mit Schwerpunkten Softwaremodule einschl. externer Ressourcen (Cloud-Computing) sowie der Verwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) im Fahrzeug sollen mit Hilfe geeigneter Metriken auf Systemebene bzgl. Sicherheit verglichen werden. Insbesondere soll die Frage adressiert werden ob es vorteilhaft sein kann, dass Fahrrouten geträumt werden im Sinne von Generative Adversarial Network (GAN) Algorithmen, die eingehegt werden durch gestaffelte intelligente Sicherheitsfunktionalitäten bzw. Agenten die z.B. den Schutz von Personen und das Einhalten von Verkehrsregeln geeignet priorisiert berücksichtigen.

Literaturrecherche zur Architektur von (zukünftigen) autonomen nachhaltigen Fahrzeugen (z.B. EV) einschl. Identifikation von unabhängigen Funktionalitäten bzw. Teilaufgaben auf Systemebene
Systems Modelling Language (SysML) Modell der Struktur und des Verhaltens einschl. Identifikation der zugrunde liegenden Hardware (z.B. Sensorik, Aktuatoren, Kommunikationsmodule) und Software (z.B. Protokolle, Datenfusion, Lagebildgenerierung, Vorhersage, Routenplanung, Fahrentscheidung, Notfallprogramme)
Für zwei bis drei zukunftsweisende mögliche Designs (u.a. mit GAN) Identifikation von Teilfunktionen, ihren Hierarchien und den entstehenden Optimierungs- und Minimierungsaufgaben
Entwicklung und Anwendung einer Bewertungsmetrik zur Bewertung der erreichbaren Sicherheit, z.B. bzgl. klarer Trennung von Aufgaben, bereits vorhandenen Lösungen, Umsetzbarkeit, Verstehbarkeit, Modularisierbarkeit, Zertifizierbarkeit
Darstellung der Vorgehensweise, Bewertung der Güte der Aussage und Bewertung der praktischen Umsetzbarkeit des besten Designs im Bereich Automotive

Was Sie mitbringen

Sie absolvieren ein wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom, evtl. auch Bachelor) in den angewandten Ingenieur- oder Naturwissenschaften, oder in einem vergleichbaren MINT-Studiengang
Sie verfügen über solide Grundlagen im Bereich Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz
Sie haben erste Erfahrungen in der Umsetzung von selbstlernenden Algorithmen und der Verwendung von einschlägigen Programmiersprachen, Bibliotheken, Speicherplatzmanagement und Entwicklungsumgebungen, z.B. Python, C++, Java, TensorFlow, PyTorch, Github, Cortx, OpenIO, MinIO, OpenCV, ONNX, MXNet, OpenCV
Von Vorteil wären Kenntnisse in Systemmodellierung oder in Schlüsseltechnologien mit Relevanz für das Autonome Fahren
Mit Ihrer selbstständigen und strukturierten Arbeitsweise bereichern Sie das interdisziplinäre Team unserer Abteilung
Deutsch und Englisch (B1-Niveau, gerne höher)

Was Sie erwarten können

Sehr gute Betreuung durch erfahrene Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, die Sie bei Ihrer Arbeit unterstützen.
Interdisziplinäre Zusammenarbeit mit Kolleginnen und Kollegen aus verschiedenen Fachgebieten.
Sehr gutes Betriebsklima in einem hochmodernen Arbeitsumfeld das mit den neuesten Technologien und Ressourcen ausgestattet ist.
Möglichkeit an wegweisenden Forschungsprojekten teilzunehmen.

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.

Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.

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.

Veränderung startet mit Ihnen – bewerben Sie sich jetzt!

Bitte bewerben Sie sich online mit Ihren vollständigen Bewerbungsunterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung, ggf. Arbeitserlaubnis)!

Bei fachlichen Fragen wenden Sie sich bitte an:

Herrn Dr. Ivo Häring

ivo.haering@emi.fraunhofer.de

Fraunhofer-Institut für Kurzzeitdynamik, Ernst-Mach-Institut EMI

www.emi.fraunhofer.de

Kennziffer: 61995

Stellensegment: Cloud, Java, Developer, Technology, Automotive

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