Das Institut für Solarforschung forscht mit mehr als 140 Mitarbeitenden für eine nachhaltige und CO2-freie Energieversorgung aus Sonnenenergie. Unsere Forschungsschwerpunkte sind konzentrierende Solartechnologien, die Sonnenlicht in Wärme, Strom und Brennstoffe umwandeln. Darüber hinaus forschen wir auch in verwandten Themenbereichen zur Bewertung von Energieeffizienz von Gebäuden und deren Sanierungsstrategien, Systemen zur Messung und Vorhersage von Solarstrahlungsdaten, der Qualitätssicherung von solarthermischen Kraftwerken und Photovoltaikanlagen sowie zur Dekarbonisierung der Chemieindustrie.
Das erwartet dich
Wir bieten eine spannende Möglichkeit, an den finalen Phasen einer bahnbrechenden Methodik mitzuwirken, die KI-gestützte Reflexionsvorhersagen mit Echtzeit-Digital-Twin-Technologien für Heliostatfelder kombiniert. Dieses Projekt spielt eine entscheidende Rolle bei der Steigerung der Effizienz von konzentrierten Solartechnologien (CST), indem es die Messung und Vorhersage der Flussdichte in Solarkraftwerken verbessert. Als Teil unseres Teams wirst du an der praktischen Umsetzung dieser innovativen Technik mit realen Anwendungen arbeiten.
Deine Arbeit wird direkten Einfluss auf zwei europäische Projekte haben, die sich mit der Entwicklung und Erprobung dieser Technologie befassen. Du wirst wertvolle praktische Erfahrungen in Hochleistungsrechnen und fortschrittlicher Bildverarbeitung für Echtzeitvorhersagen sammeln und mit einem interdisziplinären Team an der Schnittstelle von KI, Ingenieurwesen und Energiesystemen zusammenarbeiten.
Wir bieten dir maximale Flexibilität: Die Aufgaben können im Rahmen eines Praktikums oder im Zuge einer studentischen Abschlussarbeit (sowohl Bachelor- als auch Masterarbeiten) bearbeitet werden. Sprich uns einfach zu den Randbedingungen deines Studiums an!
Wenn du dich für KI, erneuerbare Energien und modernste Technologien begeisterst, laden wir dich ein, Teil unseres Teams zu werden und die Zukunft der Solarenergie-Optimierung mitzugestalten! 🌞
Deine Aufgaben
- Erfassung von Reflexionsdaten, um Deep-Learning-Modelle zu trainieren und zu validieren
- Implementierung und Training von Modellen mit dem PyTorch-Framework
- Entwicklung von Datenpipelines, um einen reibungslosen Datenfluss durch den gesamten Algorithmus sicherzustellen
- Test und Optimierung von Methoden durch reale Experimente
Das bringst du mit
- eingeschriebener Student in Ingenieurwissenschaften, Elektrotechnik, Maschinenbau, Computational Engineering Science oder einem ähnlichen wissenschaftlichen Bereich
- erfahren in Python sowie in maschinellem Lernen und PyTorch
- Kenntnisse in den Grundlagen von konzentrierten Solarkraftwerken und Wärmeübertragung
- motiviert und engagiert, in einem teamorientierten Umfeld zu arbeiten
Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!
Fragen zu dieser Position (Kennziffer 818) beantwortet dir gerne:
Felix Göhring
Tel.: +49 2461 93730 209
Beginn der Veröffentlichung: 03.02.2025
Interne Ausschreibungsfrist endet am: