Masterarbeit - Adaptive KI-Modelle für die industrielle Lastvorhersage bei veränderten Datenmustern

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.

Ausschreibung für die Fachrichtungen wie z. B.: Informatik, Maschinenbau, Mathematik, Physik, technische Informatik oder vergleichbare.

Die Vorhersage des Stromverbrauchs mithilfe Künstlicher Intelligenz ist ein wichtiger Baustein für effizientes Energiemanagement in der Industrie. In der Praxis verändern sich jedoch Verbrauchsmuster durch äußere Einflüsse wie saisonale Schwankungen, veränderte Produktionsprozesse oder neue Anlagen. Diese sogenannten Konzeptdrifts führen dazu, dass Vorhersagemodelle im Laufe der Zeit an Genauigkeit verlieren.
Im Rahmen dieser Masterarbeit sollen Strategien zur Erkennung und zum Umgang mit Konzeptdrifts in der elektrischen Lastvorhersage entwickelt und bewertet werden. Dabei werden Zeitreihendaten analysiert, geeignete Machine-Learning-Modelle eingesetzt und verschiedene Drift-Management-Ansätze wie Online-Lernen oder periodisches Retraining implementiert und miteinander verglichen.

Was Sie bei uns tun

Literaturrecherche zum Stand der Technik im Bereich Lastvorhersage und Konzeptdrift-Erkennung
Recherche und Auswahl geeigneter öffentlich verfügbarer Datensätze zur elektrischen Last
Explorative Analyse und Visualisierung der ausgewählten Daten
Datenaufbereitung und Feature-Engineering
Implementierung und Evaluierung eines oder mehrerer geeigneter ML-Modelle zur Lastprognose
Entwicklung und Vergleich von Methoden zur Erkennung und Behandlung von Konzeptdrift (z. B. Online-Lernen, periodisches Retraining)
Dokumentation der Ergebnisse und kritische Bewertung der eingesetzten Verfahren

Was Sie mitbringen

Fortgeschrittene Kenntnisse im Maschinellen Lernen
Gute Programmierkenntnisse in Python sowie Erfahrung mit relevanten ML-Bibliotheken
Idealerweise Erfahrung im Umgang mit Zeitreihendaten
Interesse an industriellen Energiemanagement
Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise und analytisches Denken

Was Sie erwarten können

Forschungsthema mit direktem Praxis- und Industriebezug
Ein hohes Maß an Gestaltungsfreiheit
Freundliches und engagiertes Team
Flexibles Arbeiten aus dem Home-Office

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 Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!

Frau Jennifer Leppich
Recruiting
Tel. +49 711 970-1415

jennifer.leppich@ipa.fraunhofer.de

Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA

www.ipa.fraunhofer.de

Kennziffer: 79596

Stellensegment: Engineer, Engineering

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