Studentin oder Studenten - Deep Learning Modelle für das autonome Solarthermische Kraftwerk der Zukunft

Steigen Sie ein in die faszinierende Welt des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR), um mit Forschung und Innovation die Zukunft mitzugestalten! Mit dem Know-how und der Neugier unserer 11.000 Mitarbeitenden aus 100 Nationen sowie unserer einzigartigen Infrastruktur, bieten wir ein spannendes und inspirierendes Arbeitsumfeld. Gemeinsam entwickeln wir nachhaltige Technologien und tragen so zur Lösung globaler Herausforderungen bei. Möchten Sie diese große Zukunftsaufgabe mit uns zusammen angehen? Dann ist Ihr Platz bei uns!Für unser Institut für Solarforschung am Standort Köln-Porz suchen wir eine/n

Studentin oder Studenten - Deep Learning Modelle für das autonome Solarthermische Kraftwerk der Zukunft

Entwicklung eines Stable Diffusion Models im Rahmen einer Masterarbeit.Das erwartet Sie: Möchtest Du mit den neuesten State of the Art Deep Learning Modellen einen entscheidenden Beitrag zum autonomen, effizienten und sicheren Betrieb von Solarthermischen Kraftwerken leisten? Bei uns arbeitet ein engagiertes Team von Wissenschaftler/innen und Ingenieur/innen an der Entwicklung Solarthermischer Kraftwerke für die Energiewende von Morgen. Für die Betriebsoptimierung entscheidende und messtechnisch schwer zugängliche Kraftwerksparameter sollen mit Hilfe von Deep Learning Modellen prognostiziert werden. In dieser Arbeit wird es darum gehen, die genaue Geometrie unserer Heliostate aus dem reflektierten Sonnenbrennfleck zu bestimmen. Deine Mission besteht darin, ein Diffusion Model zu implementieren, trainieren und mit unseren bisherigen styleGAN Modellen zu vergleichen. Du wirst tief in die Welt des Deep Learnings eintauchen und mit den allerneuesten State of the Art KI-Modellen arbeiten, um die Effizienz unserer Solarturmtechnologie zu steigern. Durch die enge Verknüpfung von Wissenschaft und Anwendung am DLR erhältst Du die einzigartige Möglichkeit, die Ergebnisse deiner Arbeit an unserer Versuchsanlage im Einsatz zu testen. Deine Aufgaben umfassen:

• Du arbeitest an einem interdisziplinären Thema und verknüpfst Methoden der Bereiche Künstliche Intelligenz und Maschinenbau
• Du setzt die entwickelten Diffusion Modelle ein, um Kraftwerksparameter für den optimierten Betrieb des Solarturm Jülich vorherzusagen
• Du führst selbstständige Literaturrecherchen durch, um die beste geeignete Diffusion-Modell-Variante zu finden
• Du implementierst und trainierst selbstständig ein Diffusion-Modell
• Du validierst das Diffusion-Modell anhand bereits existierender Datensätze und vergleichst es mit unseren existierenden Modellen
• Du wirkst an einer wissenschaftlichen Publikation mit
  
  

Dein Betreuer wird Dich während des gesamten Prozesses unterstützen. Sei Teil unseres Teams und gestalte die Zukunft der Solarenergie mit! Das erwarten wir von Ihnen:

• Du bist Masterstudent/in der Informatik, Elektrotechnik, Maschinenbau, Computational Engineering Science, Mathematik, Physik oder verwandten Studiengängen
• Du hast Interesse an Solartechnologie und erneuerbaren Energien Du verfügst über sehr gute Kenntnisse in Python sowie Pytorch, die es Dir ermöglichen, selbstständig an State oft the Art Deep Learning Modellen zu arbeiten
• Du bringst überdurchschnittliche Studienleistungen mit, sowie Vorkenntnisse in den Bereichen Deep Learning und idealerweise Diffusion Modelle
• Du überzeugst durch eine strukturierte, selbstständige und zielorientierte Arbeitsweise
• Du bringst sehr gute Englischkenntnisse mit, die zum Studium der Fachliteratur notwendig sind
  
  

Bitte schreibe in deine Bewerbung detailliert was Du bereits im Bereich Machine Learning gemacht hast. Ob in der Uni oder ob es ein privates Projekt war spielt keine Rolle. Was hast Du programmiert? Welche Modelle hast Du genutzt? Welche Deep Learning Bibliotheken hast Du benutzt?Das DLR steht für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung aller Menschen. Wir fördern eigenverantwortliches Arbeiten und die individuelle Weiterentwicklung unserer Mitarbeitenden im persönlichen und beruflichen Umfeld. Dafür stehen Ihnen unsere zahlreichen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten zur Verfügung. Chancengerechtigkeit ist uns ein besonderes Anliegen, wir möchten daher insbesondere den Anteil von Frauen in der Wissenschaft und Führung erhöhen. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung. Weitere Angaben: Eintrittsdatum: sofort

Dauer: 6 Monate

Beschäftigungsgrad: Teilzeit Vergütung: Je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis Entgeltgruppe 5 TVöD. Kennziffer: 91309