Studien-/Abschlussarbeit: Potenziale Künstlicher Intelligenz für die Lebenszyklusanalyse (LCA)

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.: Betriebswirtschaft t.o., Informatik, Maschinenbau, Mathematik, technische Informatik, Technologiemanagement, Wirtschaftsingenieurwesen oder vergleichbare.

Die ökologische Nachhaltigkeitsbewertung gewinnt im Zuge globaler Umwelt- und Klimaziele zunehmend an Bedeutung. Die Lebenszyklusanalyse (Life Cycle Assessment, LCA) hat sich dabei als zentraler methodischer Ansatz etabliert, um die Umweltauswirkungen von Produkten, Dienstleistungen und Prozessen ganzheitlich zu bewerten.Trotz ihrer wissenschaftlichen Reife ist die praktische Umsetzung der LCA mit zahlreichen Herausforderungen verbunden – etwa in Bezug auf die Verfügbarkeit und Qualität von Daten, die Modellierungskomplexität und den damit verbundenen Zeit- und Ressourcenaufwand. In diesem Kontext eröffnet der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) neue Möglichkeiten.

Ziel dieser studentischen LCA ist es, den aktuellen Stand der Forschung und Praxis zum Einsatz von KI in der ökologischen Nachhaltigkeitsbewertung systematisch zu erfassen und zu analysieren. Dabei sollen insbesondere die Potenziale, Herausforderungen sowie relevante Anwendungsbeispiele beleuchtet werden.

Was Sie bei uns tun

Zusammenfassend soll die studentische Arbeit folgende Punkte umfassen:

Systematische Literaturrecherche in Anlehnung an das PRISMA-statement zur Erstellung eines Überblicks über aktuelle Anwendungsbereiche für den Einsatz von KI im Kontext LCA
Kategorisierung und Einordnung identifizierten Ansätze entlang der Vorgehensweise einer LCA
Analyse und Bewertung ausgewählter KI-Methoden hinsichtlich ihrer Vor- und Nachteile im LCA-Kontext

Die Abschlussarbeit ermöglicht die Auseinandersetzung mit einem aktuellen Forschungsthema der Gruppe „Sustainability Modeling and Analytics“ des Fraunhofer IPA. Wir freuen uns über Ihr Interesse und auf Ihre Bewerbung!

Was Sie mitbringen

Student (m/w/d) Umweltwissenschaften, Wirtschaftsingenieurwesen, Data Science, Maschinenbau, Informatik o. ä.
Vorkenntnisse im Kontext Life Cycle Assessment erwünscht
Sehr gute MS Office-Kenntnisse
Citavi-Kenntnisse
Selbständige, analytische und strukturierte Arbeitsweise
Kommunikations- und Teamfähigkeit
Hohes Maß an Zuverlässigkeit

Was Sie erwarten können

Interessante Aufgabenstellungen in der angewandten Forschung
Intensive Betreuung während der Bearbeitung
Einblicke in eines der größten Fraunhofer-Institute

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 Lisa Bauer
Recruiting
Tel. +49 711 970-3681

lisa.bauer@ipa.fraunhofer.de

Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA

www.ipa.fraunhofer.de

Kennziffer: 79712

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